图片修复技术在现代计算机视觉和图像处理领域中扮演着重要角色，它能够对受损或缺失的图像部分进行恢复。对于被删除的图像部分，修复的效果取决于多种因素，包括删除部分的尺寸、位置、图像的背景复杂性以及所使用的修复算法。
传统的图像修复方法主要分为基于空间的方法和基于学习的方法。基于空间的方法通常依赖于图像的局部自相似性，如使用最邻近像素、均值或中值滤波等来填充缺失区域。而基于学习的方法，如使用生成对抗网络（GANs），能够从大量的训练数据中学习到图像的统计特性，从而生成更为自然的修复效果。
在某些情况下，如果被删除的部分较小且周围有足够的上下文信息，一些先进的图像修复技术可以较好地恢复被删除的图像部分。然而，如果被删除的部分较大或者与周围图像内容差异显著，修复效果可能会受到影响，因为算法可能难以找到合适的参考信息来生成逼真的图像内容。
值得注意的是，图片修复并不能保证完全恢复原始图像，尤其是在没有足够上下文信息或者删除部分与周围图像差异较大的情况下。此外，修复过程可能会引入一些艺术化失真，使得修复后的图像与原始图像不完全一致。