在DDIM中實現復雜模型是可能的，但會面臨一些挑戰。DDIM是一種分布式數據集成和處理框架，主要用于處理大規模數據集。復雜模型通常需要大量的計算資源和內存空間，而DDIM的設計初衷是為了提高數據處理的效率和速度，可能并不適合用來訓練復雜模型。然而，可以通過將模型拆分成多個小模型，然后在DDIM中并行訓練這些小模型，最后將它們組合成一個復雜模型來實現復雜模型的訓練和推理。這種方法雖然會增加一些復雜度和額外的開銷，但可以在一定程度上解決在DDIM中實現復雜模型的問題。
