站长之家（ChinaZ.com）2月5日 消息:SegMoE 是一种无需训练就可以混合多个SD模型组成一个新的模型，类似LLM的MoE模型。据称，他们提供了三个已经混合好的模型，分别由2个SDXL、4个SDXL和4个SD1.5模型组成。
项目地址:https://top.aibase.com/tool/segmoe
然而，单纯从他们提供的测试图片，不太能看出混合模型和普通模型的质量差异。除了已经混合好的模型之外，他们还提供了混合模型的相关代码和教程。
这些混合模型的优势在于可以同时适应多种风格，但是问题在于模型整体并没有表现出明显比内部单个专家模型更好的质量。此外，显存占用和生成速度也存在问题。
因此，尽管SegMoE 提供了一种新颖的模型混合方法，但仍然需要进一步的改进来提高其性能和效果。
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Replicate上的“SDXLfine-tunes”收藏包含了一系列基于SDXL模型的精选微调模型，这些模型专为生成特定视觉风格和主题的高质量图像设计。这些微调模型利用了大型生成模型SDXL的强大功能，通过针对特定内容进行优化和调整，为用户提供了丰富的视觉创作工具。还有galleri5/icons模型，这是一个SDXL微调模型，专门用于生成光滑的图标和扁平的波普构成主义图形，带有粗边缘，基于Bing
3月29日，知名AI研究实验室AI21在官网开源了，首个基于SSM-Transformer混合架构的商业大模型——Jamba。ChatGPT、StableDifusion、Lyria等产品使用的皆是Transformer架构，虽然在捕捉序列内长距离依赖关系、泛化能力、特征提取等方面非常优秀，但在处理长序列、训练大参数模型时存在AI算力消耗大、过拟合、内存占用大等缺点。耐克、Zoom、沃尔玛、三星、阿迪达斯、airbnb等知名企业在使�
Spline的最新3D生成工具的发布，标志着3D设计领域的一次重大进步。这款在线3D编辑工具不仅支持从文字和图片生成3D模型能够混合和编辑3D模型，为用户提供了一个全面强大的3D设计解决方案。这意味着用户可以始终接触到行业的最新趋势，并将这些新功能应用到自己的项目中，保持创作的前沿性和创新性。
在最新的研究中，提出了一种名为注意力混合模式的新架构，旨在个性化文本到图像扩散模型，可以实现风格参考和人物融合的效果。受大型语言模型中使用的专家混合机制的启发，MoA通过将生成工作负载分配给两个注意力路径来实现给定主题和背景的分离生成。这些应用展示了MoA在个性化图像生成领域的潜在价值和广泛适用性。
Harvey公司与OpenAI宣布合作，共同为法律专业人士打造了一款定制训练的案例法模型。这款AI系统不仅具备复杂的推理能力能够处理广泛的法律领域知识，并具备超越单一模型调用的能力。通过这种方式，Harvey不仅在法律领域是在所有专业服务领域都拥有巨大的发展潜力。
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在文档处理中，特别是在视觉丰富的文档中，高效信息提取的需求变得越来越关键。VRDs，如发票、水电费单和保险报价，在业务工作流中随处可见，通常以不同的布局和格式呈现类似信息。他们的研究为使普通用户能够访问先进的文档处理功能铺平了道路，标志着该领域迈出了重要的一步。
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