在DDIM中实现复杂模型是可能的，但会面临一些挑战。DDIM是一种分布式数据集成和处理框架，主要用于处理大规模数据集。复杂模型通常需要大量的计算资源和内存空间，而DDIM的设计初衷是为了提高数据处理的效率和速度，可能并不适合用来训练复杂模型。然而，可以通过将模型拆分成多个小模型，然后在DDIM中并行训练这些小模型，最后将它们组合成一个复杂模型来实现复杂模型的训练和推理。这种方法虽然会增加一些复杂度和额外的开销，但可以在一定程度上解决在DDIM中实现复杂模型的问题。
