选择合适的AI模型进行老照片修复需要考虑以下几个方面：

模型类型：常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、自动编码器和循环神经网络（RNN）等。不同的模型适用于不同类型的数据和任务。例如，CNN在图像处理方面表现优异，适合用于老照片的修复。

修复需求：不同的AI模型在修复老照片时侧重点不同。例如，有些模型擅长去除噪点和划痕，而有些则擅长提升图像的对比度和色彩饱和度。因此，在选择模型时，需要根据具体的需求来决定。

模型性能：模型的性能直接影响修复效果。高性能的模型通常需要更多的计算资源和时间来训练和运行。在选择模型时，需要考虑到可用的计算资源以及对修复速度和质量的要求。

数据准备：模型的训练需要大量的标注数据。在选择模型之前，需要准备好相应的数据集，并对其进行适当的预处理。数据的质量和数量对模型的性能有着直接的影响。

模型评估：在选择模型时，需要对其性能进行评估。这通常包括在独立的测试集上评估模型的修复效果，以及与其他模型进行比较。评估指标可能包括图像的清晰度、色彩还原度、细节保留程度等。

综上所述，选择合适的AI模型进行老照片修复需要综合考虑上述因素，并根据具体情况做出选择。