ガウスぼかしとは、各ピクセルの色値をその近傍のピクセルの色値と、ガウス関数として知られる釣鐘型の統計分布に従って重み付けして平均化することで画像を柔らかくするデジタル画像処理技法です。その結果は、光学レンズによって生み出されるピントの外れた外観に酷似した、滑らかで自然に見える柔らかさの効果です。この技法は、正規分布に関する研究がそれぞれの周囲ピクセルがぼかし結果にどのように寄与するかを決定する数式の基礎をなす数学者カール・フリードリヒ・ガウスにちなんで名付けられています。

ガウスぼかしは、ガウス曲線に基づく数値的な重みのグリッドであるカーネルを画像内のすべてのピクセルの上に通すことで機能します。カーネルの中心に近いピクセルは、端のピクセルよりも最終的に平均化される値により多く寄与します。これが、結果として得られるぼかしが粗くブロック状ではなく滑らかで段階的に見える理由です。半径として知られるカーネルのサイズは、柔らかさの度合いを決定します。小さな半径は繊細な柔らかさを生み出し、大きな半径は重く夢のようなぼかしを生み出します。

ポストプロダクションでは、ガウスぼかしは幅広い目的に使用されます。すなわち、ポートレートのレタッチで肌を滑らかにすること、十分なレンズぼかしなしに映像が撮影された場合に被写界深度効果を作り出すこと、顔やナンバープレートなどの機密情報を隠すこと、そしてぼかしたレイヤーを元の画像に重ねることで柔らかなグロー効果を生成することです。これはまた多くの合成ワークフローにおける基本的なステップでもあり、特にCGIを人工的に見せるシャープネスの不一致を軽減するために、デジタル生成された要素を実写映像に統合する際に重要です。

AIによる画像・映像生成では、ガウスぼかしは複数の形で現れます。拡散モデルは学習中にぼかしのようなノイズプロセスを使用し、多くのAIツールはそのパイプライン内でガウスぼかしをポストプロセスの調整として提供します。ガウスぼかしを理解することは、クリエイターが意図的な柔らかさ、雰囲気のあるかすみ、または映画的なフォーカス効果をプロンプトで指定する助けとなり、生成された画像にさらなる仕上げが必要な場合に標準的な合成ソフトウェアを通じてAI出力を洗練することを容易にします。