AI修复技术在处理老旧照片或低质量图像时，确实可能会扭曲人物的面部特征。这种现象主要源于几个因素：
首先，AI修复算法依赖于深度学习模型，这些模型通过大量数据训练来学习如何重建和优化图像。然而，如果训练数据的质量不高或者不全面，模型在修复过程中可能会产生不准确的结果。例如，如果模型没有足够的学习到特定人物的面部特征，那么在修复时可能会出现扭曲或不自然的情况。
其次，AI修复过程中使用的算法可能会过度优化图像，导致面部特征变得过于平滑或失真。例如，一些算法在去除噪点或模糊时，可能会过度锐化图像，从而改变原有的面部轮廓和细节。
此外，AI修复还可能受到输入图像质量的影响。如果原始图像本身就有严重的损坏或模糊，即使使用先进的AI技术，也很难完全恢复原有的面部特征。在这种情况下，修复后的图像可能会出现扭曲或失真。
然而，随着技术的进步，越来越多的AI修复工具正在不断优化，以减少面部特征的扭曲问题。例如，一些工具采用了更先进的深度学习模型和优化算法，能够更准确地恢复图像细节，从而减少扭曲现象。
总的来说，AI修复技术在处理图像时可能会扭曲人物的面部特征，但这并不是绝对的。通过不断优化算法和训练数据，可以逐步提高AI修复的准确性和效果。