深度学习在老照片修复中的具体应用包括以下几个方面：

使用生成对抗网络（GANs）进行老照片修复：GANs由生成器和判别器组成，生成器负责生成修复后的照片，判别器则评估生成的照片与真实照片之间的差异。通过交替训练这两个网络，可以逐渐提高修复照片的质量。

结合图像处理算法进行老照片修复：除了GANs，还可以使用各种图像处理和计算机视觉算法来提高修复效果。例如，超分辨率算法可以增加照片的分辨率，去噪算法可以减少图像中的噪声，颜色恢复算法可以修复褪色的颜色，以及调整暗调/高光以改善整体效果等。

基于深度卷积神经网络和残差网络技术进行老照片修复：利用深度卷积神经网络和残差网络技术，可以实现照片划痕修复、黑白照片上色及两者结合的功能。这些技术能够自动修复照片上的划痕和破损，并为黑白照片上色。

使用数值图像修复算法进行老照片修复：数值图像修复算法基于流体动力学和偏微分方程，假设任何物体的边缘应该是连续的，并会从已知区域沿着物体边缘到达被选中的待修复区域。最后基于流体动力学原理填充颜色以减小最小方差。

以上应用展示了深度学习在老照片修复中的强大能力，通过这些技术，可以有效地恢复老照片的质量，使其更加清晰、鲜艳，从而保留珍贵的历史和回忆。