Moonworks 發表 Lunara 藝術生成模型論文，採 Diffusion Mixture Transformer 架構且活躍參數少於 10B

據 Reddit r/MachineLearning 消息，Moonworks 發表藝術生成模型 Lunara 論文，提出活躍參數少於 10B 的 Diffusion Mixture Transformer 架構。該模型採用 CAT 訓練演算法，基於主動學習原則進行樣本獲取與圖像改良，並利用語意變異在保留共享內容的同時修改構圖。 在包含 1,000 個提示詞與 8,000 張生成圖像的評測中，Lunara 與 GPT-Image-1 Mini、Qwen-Image、SD 3.5 Turbo 等七款模型進行對比。在 GPT-5.6 Sol 評估中，Lunara 以 8.473 分在美學品質領先 GPT-Image-1 Mini（8.457）與 Qwen-Image（8.366），但 GPT-Image-1 Mini 在情感共鳴與內容完整性上佔優。而在六人參與的盲測人類評估中，Lunara 在前述三個維度均獲得最高平均分。目前相關論文與評測資料集已公開於 Hugging Face。