有使用高质量的数据集、改进模型架构、设计合理的损失函数、使用AI图片放大工具、智能修复软件和深度学习模型等方法减少ai修复照片时的失真情况。

使用高质量的数据集
高质量的数据集是训练成功的关键。可以通过增加数据量和提高数据多样性来优化数据集。例如，使用数据增强技术（如旋转、缩放、裁剪）扩展数据集，以及收集更多类别和风格的图片，确保模型能够学习到丰富的特征。

改进模型架构
针对模型架构局限的问题，可以引入更先进的模型，如StyleGAN，通过自适应实例归一化（AdaIN）机制，显著提升了生成图像的细节表现力和真实感。此外，还可以结合超分辨率技术（如ESRGAN），进一步提升生成图像的清晰度。

设计合理的损失函数
为了克服传统像素级损失的局限性，可以采用多尺度损失策略，在不同分辨率下计算损失，平衡全局结构和局部细节。

使用AI图片放大工具
AI图片放大工具利用深度学习技术，能够智能识别照片中的细节特征，在放大图片尺寸的同时保持图像的清晰度。无损放大功能能够在不牺牲质量的前提下显著增加图片尺寸。

智能修复软件
智能修复软件如“智能修复老照片”支持多种修复照片的操作，具备全面的修复能力，包括去噪、锐化、色彩增强等。这些软件通常集成了多种AI模型，能够针对性地解决各种图像问题。

深度学习模型
深度学习模型是AI修复技术的核心，专注于通过神经网络学习图像的底层特征，以达到超分辨率的效果。这些模型经过大量数据训练，能够处理更为复杂的图像恢复任务，特别是在修复极度模糊或受损严重的图片方面表现突出。

综上所述，通过上述方法可以有效地减少AI修复照片时的失真情况。需要注意的是，不同的方法可能适用于不同的场景和需求，因此在实际应用中可以根据具体情况选择合适的方法。