高斯模糊是一种数字图像处理技术，它通过将每个像素的颜色值与其相邻像素的颜色值进行加权平均来柔化图像，权重依据一种被称为高斯函数的钟形统计分布确定。其结果是一种平滑、自然的柔化效果，与光学镜头所产生的离焦外观极为相似。该技术以数学家卡尔·弗里德里希·高斯命名，他在正态分布方面的工作奠定了决定每个周边像素如何对模糊结果做出贡献的数学公式的基础。

高斯模糊的工作原理是将一个核（一个基于高斯曲线的数值权重网格）扫过图像中的每个像素。越靠近核中心的像素对最终平均值的贡献越大于边缘处的像素，这正是所产生的模糊看起来平滑而渐变、而非生硬或块状的原因。核的大小，即半径，决定柔化的程度：小半径产生细微的柔化，而大半径则营造出浓重、如梦似幻的模糊。

在后期制作中，高斯模糊用于广泛的用途：人像修饰中的皮肤平滑、在画面采集时缺乏足够镜头模糊的情况下营造景深效果、遮蔽诸如面部或车牌之类的敏感信息，以及通过将模糊图层叠加于原图之上来生成柔和的辉光效果。它也是许多合成工作流中的一个基础步骤，尤其是在将数字生成元素融入实拍画面时，用以减弱使 CGI 显得人工的清晰度不匹配。

在 AI 图像与视频生成中，高斯模糊以多种形式出现。扩散模型在训练过程中使用类似模糊的噪声过程，许多 AI 工具在其管线内提供高斯模糊作为后处理调整项。理解高斯模糊有助于创作者为有意图的柔和、氛围雾感或电影对焦效果撰写提示词，并使在生成图像需要进一步精修时，通过标准合成软件优化 AI 输出变得更加容易。