影响AI修复老照片速度的因素主要包括以下几个方面：

图片分辨率：图片的分辨率大小直接影响到修复的速度。较高的分辨率意味着更多的像素信息需要处理，这会增加AI分析和修复的时间。

网络环境：上传图片到AI服务器时的网络状况会影响整体处理速度。如果网络延迟高或带宽有限，可能会导致上传时间延长，从而影响修复速度。

模型推理速度：AI修复老照片依赖于预先训练好的模型进行推理。模型的复杂度和效率决定了修复速度。例如，豆包AI利用深度学习算法自动识别并修复照片中的问题，其模型的推理速度会影响最终的修复效率。

业务复杂度：修复任务的复杂程度也是影响速度的一个因素。例如，是否需要进行细节增强、色彩恢复或预测缺失部分等操作，都会影响到AI修复的速度。

硬件性能：执行AI修复任务的硬件性能，如GPU的计算能力，也会影响修复速度。更强大的硬件可以加速模型的推理过程，从而提高修复效率。

综上所述，AI修复老照片的速度受到多种因素的影响。优化这些因素可以帮助提高修复效率，使得珍贵的记忆能够更快地焕然一新。