本文提出了一种无监督内在图像分解框架，通过探索反射和阴影之间的独立性、域不变内容约束和物理约束，直接从无监督和不相关的数据中学习反射和阴影的潜在特征。实验表明，该方法在合成和实际图像数据集上表现卓越。
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