“忆影”系统的初期测试结果令人沮丧：面对严重褪色、霉斑遍布的老照片，修复准确率不足70%，且常出现“人脸扭曲”“色彩失真”等严重问题。
超超带领技术团队连续奋战21天，尝试了十余种模型架构。最终，他们创新性地提出“**多尺度损伤感知修复网络（mdarn）**”：
1. **损伤识别层**：使用轻量n模型，快速识别照片的破损类型（撕裂、水渍、霉斑等）；
2. **分层修复层**：针对不同损伤，调用专用修复子模型，避免“一刀切”式处理；
3. **情感增强层**：结合用户提供的文字描述（如“这是父亲1983年在黄山拍的”），注入文化语境与情感色彩，提升修复的“温度”。
为训练模型，他们向社区老人征集了超过5000张老照片，建立“**中华记忆图像库**”，涵盖1950s至1990s的典型生活场景。这些数据成为模型“理解历史”的关键。
20xz年3月，“忆影1.0”内测版上线，修复准确率跃升至**93.7%**，用户满意度达**4.8\/5.0**。
一位上海用户上传了祖父1949年参军时的黑白照片。系统不仅修复了严重折痕，还根据历史资料自动上色：军装是土黄色，肩章是红色，背景的旗帜恢复为鲜艳的五星红旗。用户激动地留言：“**我仿佛看见了历史在眼前复活。**”
没有广告预算，他们选择“内容即传播”的策略。
