AI照片修复工具在技术上可能存在以下瓶颈：

细节重建的准确性：虽然AI技术在图像细节重建方面取得了显著进展，但要完全准确地重建原始细节仍然具有挑战性。特别是在处理严重损坏或模糊的照片时，AI可能无法完美地恢复出原始的细节。

计算资源的需求：高级的AI照片修复技术通常需要大量的计算资源。这意味着用户可能需要高性能的硬件支持，或者依赖于云服务来进行处理，这可能会导致成本增加和处理时间延长。

数据隐私和安全：使用AI照片修复工具通常需要上传照片到云端进行处理，这可能引发数据隐私和安全的担忧。用户可能担心自己的照片和个人信息会被不当使用或泄露。

修复效果的可控性：尽管AI工具能够自动检测和修复照片中的问题，但用户对修复效果的可控性较低。有时候，用户可能希望对修复过程有更多的控制，以便达到特定的视觉效果。

伦理和真实性问题：随着AI修复技术的进步，如何保持对原始影像的真实性和尊重成为一个伦理问题。过度修饰可能会导致照片失去其原始的历史价值和真实性。

尽管AI照片修复工具为用户提供了便捷的服务，但它们在技术上仍然面临一些挑战。未来的发展可能会集中在提高修复精度、减少计算资源需求、增强数据安全性以及提供更多的用户控制选项上。