확산 모델은 이미지 및 비디오 생성에 널리 사용되지만, 반복적인 생성 프로세스는 느리고 비용이 많이 든다. 기존의 증류 방식은 이미지 도메인에서 한 단계 생성의 가능성을 보여주었지만, 여전히 상당한 품질 저하를 겪는다. 본 연구에서는 한 단계 비디오 생성을 위해 확산 사전 훈련에 따라 실제 데이터에 대한 적대적 사후 훈련 (APT)을 제안한다. 훈련 안정성과 품질을 향상시키기 위해, 모델 아키텍처 및 훈련 절차에 대한 몇 가지 개선 사항과 근사 R1 정규화 목표를 도입했다. 실험 결과, 적대적 사후 훈련 모델인 Seaweed-APT는 단일 순방향 평가 단계에서 2초, 1280x720, 24fps 비디오를 실시간으로 생성할 수 있다. 또한, 이 모델은 단일 단계에서 1024px 이미지를 생성하여 최첨단 방법과 유사한 품질을 달성한다.
