AI 上色技术在老照片修复中的准确率难以用一个具体的数值来准确衡量，它受到多种因素的影响，不同的场景和照片类型准确率会有较大差异。
一些简单场景且照片质量相对较好的情况下，AI 上色的准确率可能较高。例如，根据一些修复工具的介绍，对于常见的场景，如包含军装、旗袍等具有典型颜色物品的老照片，AI 上色可以达到 90% 左右的准确性。这是因为 AI 可以通过识别照片中的物体，匹配同类物体在现实中的常见色彩，生成符合逻辑的色彩方案。
然而，在许多复杂情况下，AI 上色的准确率会明显下降。比如对于严重褪色、破损严重的老照片，或者照片中包含特殊场景、罕见物体时，AI 可能只能基于 “常识” 进行推测，上色结果可能与原始色彩存在较大偏差。此外，AI 上色还受到训练数据的局限性影响，如果训练数据中缺乏某类场景或物体的色彩信息，AI 就可能会套用错误的色彩模板。从技术原理角度看，不同的 AI 上色算法也各有优缺点，如卷积神经网络（CNN）对颜色较固定对象上色准确率高，但对成分复杂、颜色多样场景适应性差；基于深度学习的语义分割上色算法对物体颜色判断更精准，但对语义分割模型准确性依赖高，若分割错误，上色也会出错。