Seaweed APT是字节跳动推出的对抗性后训练(Adversarial Post-Training)模型,能实现图像和视频的一站式生成。Seaweed APT基于预训练的扩散模型,直接对真实数据进行对抗性训练,而非用预训练模型作为教师来生成目标,在单步生成中实现高质量的图像和视频输出。Seaweed APT引入多项改进,包括确定性蒸馏初始化的生成器、增强的判别器架构及近似R1正则化目标,提高训练的稳定性和生成质量。实验表明,Seaweed APT能在单步中生成1024px的图像和2秒、1280×720、24fps的视频,且在视觉保真度上超越传统的多步扩散模型。


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