어째서인지 설명하자면 논문이 될 테니, 그냥 비약해서 설명함.

 Euler (오일러)는 그림을 추론할 때 동시에 이루어지는 추론 영역이 서로 겹치지 않도록, 그러나 영역이 확실히 만나도록 추론하는 형태임.

그래서 오일러는 그림을 뽑아낼 때 제일 안정적인 샘플러임.

Euler a는 위와 비슷한데, 만나는 곳을 '예상해서' 미리 그곳에서 멈추는 형태임.

그러다 보면 빈 공간이 생기고, 거길 또 새로 추론하겠지?

모든 샘플러는 이렇게 작동한다고 생각하면 됨.

그런데 DDIM은 겹치든 말든 모든 영역을 제각각 추론한다.

그래서 그만큼 폭넓은 화풍이 나올 수 있고, 이 특징이 과적합을 판단하는 데에 핵심이 됨.

왜냐면 과적합은 모델이 학습한 이미지만 내뱉은 걸 가리키는 건데, 폭넓은 화풍을 그려내는 DDIM을 쓰면

이 모델이 과적합인지, 아닌지 쉽게 분간이 가능하기 때문임.

이게 DDIM 샘플러.