Por ser um método híbrido de modelo SD que não requer treinamento, o SegMoE tem a vantagem de fornecer uma variedade de modelos híbridos para atender às necessidades de diferentes estilos. Este método inovador traz novas possibilidades para o campo da segmentação de imagens. No entanto, o artigo também apontou as deficiências atuais do SegMoE, como a qualidade e a velocidade que ainda precisam ser melhoradas, e o desempenho e os efeitos também precisam ser melhorados. Embora sejam fornecidos códigos e tutoriais, há muitos desafios que precisam ser superados em aplicações práticas.
SegMoE é um método híbrido de modelo SD que não requer treinamento e fornece uma variedade de modelos híbridos para se adaptar a vários estilos. No entanto, a qualidade e a velocidade ainda precisam de melhorias, embora sejam fornecidos códigos e tutoriais. Embora o SegMoE seja inovador, o seu desempenho e efeitos ainda precisam de ser melhorados.Em suma, o SegMoE, como método emergente de segmentação de imagens, tem um grande potencial, mas ainda está em fase de desenvolvimento. Mais pesquisas e otimização são necessárias no futuro para melhorar seu desempenho e eficiência para que possa atender melhor às aplicações práticas.