因果的説明の生成において、リアリティと整合性のトレードオフを最適化するためには、生成モデルの設計と訓練プロセスにおいて、両者の特性を考慮する必要があります。具体的には、GdVAEのような自己説明可能なモデルを使用することで、リアリティを保ちながら整合性を確保することが可能です。GdVAEは、潜在空間での局所的なカウンターファクチュアル（CF）生成を行う際に、線形の説明関数を用いており、これにより、生成されるCFが元の入力に対して最小限の変更を加えつつ、モデルの決定境界を越えるように設計されています。このアプローチにより、CFは自然な外観を持ち、かつ、モデルの予測と一致するように調整されます。さらに、整合性を確保するために、再構成されたCFが元の潜在表現に近いことを保証するための一貫性損失を導入することで、リアリティと整合性のバランスを取ることができます。