评估 AI 修复工具对照片的损害程度可以从主观和客观两个方面进行：
主观评估
视觉检查：仔细观察修复后的照片，查看是否存在色彩还原偏差，如过度校正、局部色彩错误等；检查细节处理是否得当，是否有纹理失真、内容错误补全、几何扭曲等问题；留意是否产生了噪点异常增强、伪像与光晕等新的瑕疵。
对比原始照片：将修复后的照片与原始照片进行对比，直观地感受修复前后的变化，判断修复工具是否在修复目标问题的同时，对照片的其他部分造成了损害。如果没有原始照片，可以与同类型、同年代的未受损照片进行对比，评估修复效果是否符合正常的视觉预期。
专业人士评价：邀请摄影、图像处理等领域的专业人士对修复后的照片进行评估，他们凭借专业知识和经验，能够更敏锐地发现照片中存在的问题，以及对修复效果的整体质量做出更准确的判断。
客观评估
峰值信噪比（PSNR）：这是一种常用的图像质量评价指标，通过计算修复图像与原始图像之间的均方误差（MSE），再将其转换为分贝（dB）值来表示。PSNR 值越高，说明修复图像与原始图像的差异越小，修复效果越好。一般来说，PSNR 值在 30dB 以上表示图像质量较好，20-30dB 之间表示质量尚可，低于 20dB 则表示图像质量较差。
结构相似性指数（SSIM）：该指标从图像的亮度、对比度和结构三个方面来衡量修复图像与原始图像的相似程度，取值范围在 0 到 1 之间，1 表示完全相同，0 表示完全不同。SSIM 值越接近 1，说明修复后的照片在结构和纹理等方面与原始照片越相似，损害程度越小。
学习感知图像块相似度（LPIPS）：它是一种基于深度学习的感知图像相似度度量方法，更符合人类的视觉感知。LPIPS 值越低，说明修复图像与原始图像在感知上越相似，即修复工具对照片的损害程度越小。