本文提出了一个综合性框架，旨在评估反事实图像生成方法，并包含了聚焦于反事实的多个方面的评估指标，如组成、有效性、干预的最小性和图像逼真度。通过基于结构因果模型范式的三种不同的条件图像生成模型类型的性能评估，证明了该框架的有效性，并提供了一个用户友好的 Python 软件包，允许进一步评估和比较现有和未来的反事实图像生成方法。该框架可扩展至其他结构因果模型和其他因果方法、生成模型和数据集。

Mar, 2024

本研究提出了一种以物体为中心的框架来生成反事实解释，该方法通过将查询图像编码到潜在空间中，以便在物体级别上进行操作，并且可以适用于驾驶场景的反事实解释基准测试，并且设计并运行了用户研究以衡量反事实解释在理解决策模型方面的有用性。

Nov, 2022

本研究提出了一种非统计框架，它使用反事实干预来揭示由解缠组成的网络的模块化结构，以便操纵潜在表示以执行有意义和可控的变换。通过在复杂图像数据集上训练各种生成模型进行实验，表明所获得的模块可用于设计目标干预，从而在风格转换和自动评估对环境变化的稳健性等领域开展应用。

Dec, 2018

该论文提出了一种生成利用条件生成模型来生成稀疏的、在分布中反事实模型解释的通用框架，可适用于不同模态的数据，并说明了该方法在图像、时间序列和混合类型表格数据上的有效性。

Jan, 2021

通过提出一个新的反向翻译的评估方法，我们针对自然语言处理模型和任务的解释方法的一致性问题进行了调查和分析，并提出了一种新的测量指标来评估不同特征的反事实生成方法的一致性。

May, 2023

在不需要重新训练或调整的情况下，使用预训练的生成模型，介绍了生成因果关系和可解释的反事实解释方法，以提供对黑匣子算法的透明性，并获得对面部属性分类器的对比和因果支持和必要分数，从而展示不同属性如何影响分类器输出。

Jun, 2022

该研究提出了一种黑盒对抗解释器来解释医学应用中的图像分类模型，并通过对诊断放射学居民进行实验，发现反事实解释是唯一能显着提高用户对分类器决策理解的解释方法。

Jan, 2021

最新的视觉反事实解释方法利用深度生成模型的能力合成了高维度图像的新示例，本研究提出了一个系统的、量化的评估框架以及一组最小的指标，探索了最新的基于扩散的生成模型在自然图像分类的反事实解释方面的关键设计选择的效果，并通过产生数千个反事实解释来对各种复杂度、准确性和鲁棒性的分类器进行了一系列消融实验，为未来反事实解释方法的进一步改进和发展提出了多个方向，通过分享研究方法和解决计算挑战的方法，为该领域的研究人员提供了宝贵的指导，促进了对反事实解释的评估的一致性和透明度。

Aug, 2023

本文提出了一种新型的生成式反事实性解释框架，旨在生产可信度高、修改最小、保留结构的高质量图像。同时介绍了 “针对区域的反事实性解释” 概念和相应框架，通过指定图像的语义区域来指导反事实性产生，证明了该框架在高质量人像和复杂场景等数据集上的有效性。

Nov, 2021

本文提出一个利用知识图谱提供反事实解释的框架，并给出了一种计算该解释的算法，并 quantitatively 评估了该框架与用户研究。

May, 2023