확산 기반 (Diffusion-based) 방법론은 역문제 (inverse problems)를 해결하는 데 있어 놀라운 경험적 성공을 거두었습니다. 그러나 기존의 많은 사후 샘플러 (posterior samplers)들은 엄격한 이론적 보장이 부족하거나 상당한 계산 오버헤드 (computational overhead)를 발생시킵니다. 본 논문에서는 DDIM 유형의 샘플러를 통해 확산 사전 확률 (diffusion priors)을 사용하여 선형 역문제 (linear inverse problems)를 해결하기 위한 \pddim\이라는 단순하고 효율적인 알고리즘을 제안합니다. 우리의 방법은 표준 DDIM 업데이트에 가벼운 좌표별 (coordinate-wise) 수정만을 요구하면서도, 측정 모델 (measurement model)을 명시적으로 통합합니다. 핵심 아이디어는 측정 연산자 (measurement operator)의 각 특이 방향 (singular direction)을 따라 사후 샘플링 (posterior sampling)을 별도로 수행하는 것입니다. 각 방향에 대해, 관측 신호 대 잡음비 (SNR)가 해당 확산 SNR보다 낮을 때는 샘플러가 학습된 확산 사전 확률 (diffusion prior)을 따르고, 그렇지 않으면 보정된 측정 기반 예측기 (measurement-based predictor)로 전환합니다. 우리는 제안된 샘플러가 측정값에 조건화된 베이지안 사후 확률 (Bayesian posterior)로 수렴함을 증명합니다. 실험 결과에 따르면, 제안된 샘플러는 다양한 이미지 복원 (image restoration) 작업에서 기존의 확산 기반 사후 샘플러들에 비해 유리한 성능을 보였으며, 고려된 대부분의 평가 지표에서 최고의 성능을 달성했습니다. 종합적으로, 우리의 결과는 노이즈가 있는 선형 역문제에 대한 사후 샘플링을 단순한 좌표별 DDIM 업데이트로 변환하여, 증명 가능한 사후 일관성 (posterior consistency)을 갖춘 효율적이고 구현하기 쉬운 알고리즘을 제공합니다.