本研究探讨了图像分类模型信心缺失的原因，并提出了五种生成高能力反事实图像的新方法。这些反事实图像显著提高了多模态大语言模型对低模型能力原因的解释准确性，强调了反事实图像在解释低感知模型能力中的重要性。