Merging bezeichnet im Kontext der generativen KI das Zusammenführen oder Verschmelzen verschiedener KI-Modelle oder deren Eigenschaften. Ähnlich wie bei einer Collage werden dabei die besten oder gewünschten Merkmale mehrerer Modelle in einem neuen Modell vereint.
Ein praktisches Beispiel ist das Merging von verschiedenen Stable Diffusion-Modellen, bei dem etwa die Fähigkeit des einen Modells, Gesichter zu generieren, mit der Expertise eines anderen Modells für Landschaften kombiniert wird. Dies ermöglicht es Anwendern, die Stärken unterschiedlicher Modelle zu nutzen, ohne jeweils zwischen verschiedenen Modellen wechseln zu müssen.
Beim Merging werden die neuronalen Gewichte der Ausgangsmodelle nach bestimmten mathematischen Regeln miteinander verrechnet. Das Ergebnis ist ein neues Modell, das idealerweise die gewünschten Eigenschaften der Ursprungsmodelle in sich vereint. Allerdings ist das Merging eine komplexe Angelegenheit, bei der nicht immer vorhersehbar ist, wie gut die verschiedenen Eigenschaften im resultierenden Modell tatsächlich zusammenarbeiten werden.
