적대적 손실
생성자가 만든 결과물을 판별자가 실제 데이터와 구별하지 못하도록 경쟁시키며 학습하는 손실 함수이다. Diffusion 모델의 증류 과정에서 발생하기 쉬운 블러(Blur) 현상을 억제하고 선명한 디테일을 살리는 데 기여한다.