PaddlePaddle框架中的模型融合技術主要包括以下幾種：
模型蒸餾（Model Distillation）：將一個復雜的模型（教師模型）的知識轉移到一個簡單的模型（學生模型）中，以減少學生模型的復雜度和參數量。
模型集成（Model Ensemble）：將多個不同的模型的預測結果進行組合，以得到更穩健和準確的預測結果。
知識融合（Knowledge Fusion）：將不同模型的知識結合在一起，以提高模型的泛化能力和性能。
多任務學習（Multi-Task Learning）：同時學習多個相關任務，以提高模型的泛化能力和性能。
遷移學習（Transfer Learning）：將在一個任務上學習到的知識遷移到另一個相關任務上，以加快模型在新任務上的收斂速度和性能。
