問題：DDIM模型在實際應用中可能存在過擬合的問題，導致模型泛化能力較差。 解決方案：可以采用正則化方法，如L1正則化或L2正則化，來減少模型的復雜度，避免過擬合問題。
問題：DDIM模型訓練過程中可能出現梯度消失或梯度爆炸的問題，導致模型無法收斂。 解決方案：可以使用梯度裁剪技術來限制梯度的大小，避免梯度爆炸問題；同時，可以使用梯度激活函數或參數初始化方法，來避免梯度消失問題。
問題：DDIM模型的超參數選擇可能影響模型性能，但如何選擇最佳的超參數值不容易確定。 解決方案：可以通過交叉驗證的方法來選擇最佳的超參數值，或者使用自動調參工具來幫助尋找最佳的超參數組合。
問題：DDIM模型對數據特征的處理可能不夠充分，導致模型性能較差。 解決方案：可以嘗試使用更復雜的特征工程方法，如特征選擇、特征變換、特征組合等，來提取更有價值的數據特征，提升模型性能。
問題：DDIM模型訓練過程可能耗費大量時間和計算資源。 解決方案：可以使用分布式訓練技術，將訓練任務分配到多臺機器上進行并行計算，加快訓練速度；同時，可以使用GPU加速訓練過程，減少訓練時間。
