Wizualne wyjaśnienia kontrfaktyczne (VCE) zyskały ostatnio ogromną popularność jako narzędzie do wyjaśniania procesu podejmowania decyzji przez klasyfikatory obrazów. Trend ten jest w dużej mierze motywowany tym, co te wyjaśnienia obiecują dostarczyć - wskazać semantycznie znaczące czynniki, które zmieniają decyzję klasyfikatora. Twierdzimy jednak, że obecne najnowocześniejsze podejścia nie zawierają kluczowego komponentu - ograniczenia regionu - którego brak uniemożliwia wyciągnięcie jednoznacznych wniosków, a nawet może prowadzić do błędnego rozumowania z powodu zjawisk takich jak błąd potwierdzenia. Aby rozwiązać problem poprzednich metod, które modyfikują obrazy w bardzo splątany i szeroko rozproszony sposób, proponujemy VCE z ograniczeniami regionalnymi (RVCE), które zakładają, że tylko wstępnie zdefiniowany region obrazu może zostać zmodyfikowany w celu wpłynięcia na przewidywania modelu. Aby efektywnie próbkować z tej podklasy VCE, proponujemy Region-Constrained Counterfactual Schrödinger Bridge (RCSB), adaptację wykonalnej podklasy mostów Schrödingera do problemu warunkowego inpaintingu, gdzie sygnał warunkujący pochodzi z interesującego klasyfikatora. Oprócz ustanowienia nowego state-of-the-art z dużym marginesem, rozszerzamy RCSB, aby umożliwić dokładne rozumowanie kontrfaktyczne, w którym predefiniowany region zawiera tylko interesujący czynnik, i włączając użytkownika do aktywnej interakcji z RVCE poprzez ręczne predefiniowanie regionów.