적대적 사후 학습
모델 학습 후 적대적 손실 함수를 사용하여 추론 속도와 품질을 최적화하는 기법이다. 생성 단계 수를 줄이면서도 프롬프트 준수율과 오디오 충실도를 동시에 향상시켜 실시간 생성 환경에 적합하다.