Causal Explanations for Image Classifiers
这篇工作研究的是：如何解释一个图片分类器。图片分类器总是输入一张图片，输出对应的分类，能不能知道具体是图片的什么部分导致了分类结果呢？作者把这个任务视为一个black-box Tuning任务，每次可以输入一部分图片，然后输出一个得分，通过跑很多轮，给出结果。
Scaling Properties of Diffusion Models for Perceptual Tasks
文如其名，作者探索了diffusion model在正常cv感知task中的表现，作者把一些任务建模成了图片到图片的任务，比如分割等，竟然做得还不错。
所以，一边人在研究让ViT生成图片，另一波人在研究让diffusion model说话是吧……
