연구진이 OPSD-V라는 자기 증류 패러다임을 제안하여, 적은 단계의 오토리거시브(AR) 비디오 확산 모델의 성능을 향상시켰어요. OPSD-V는 기존 모델의 장기적인 오류 누적과 움직임 역학 약화를 줄이면서, 원래의 적은 단계 추론 경로를 유지하는 데 목표를 두고 있어요. 실제 장기 비디오 데이터를 활용하여 궤적 수준의 밀집적인 지도 학습을 제공하며, 사용자 연구 결과 OPSD-V가 기존 모델보다 선호되는 것으로 나타났어요.