本研究では、因果推論において重要な役割を果たす構造的因果モデル(SCM)に基づき、情報損失を排除することで真の反実仮想を生成する方法を提案します。著者らは、拡散モデルを利用し、情報損失の根源である構造再構築誤差(SRE)を削減する因果情報保存(CIC)の原則を正式化しました。新たに開発されたBELM-MDCMフレームワークは、SREを構造的に排除することで因果的に健全な推論を実現します。本研究は、最新の生成モデルの力と古典的な因果理論の厳密さを調和させる基盤を提供し、深い因果的探求に必要な高忠実度の個別反実仮想を可能にしています。また、実験結果は、高精度を達成するだけでなく、この新しいアプローチの有効性を示しています。