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本文提出了一种使用共同见证证书和精确特征边界来审计反事实图像的框架，通过理论和实验验证，解决了结构化图像编辑器中的全局见证差距。
本文提出了一种部分识别方法，利用先前的随机对照试验数据来约束新机器学习模型的因果效应，通过反事实正确性和亚组预测准确性的假设，得到更具信息量的边界。