本文提出了一种新的变分自编码模型优化标准，推广了标准的证据下界，提供了它们恢复数据分布和学习潜在特征的条件，并在形式上证明了通常出现模糊样本和无信息潜在特征等常见问题的条件。基于这些新的见解，我们提出了一种新的序列化 VAE 模型，可以基于像素逐一重构损失在 LSUN 图像数据集上生成清晰的样本，并提出一种旨在鼓励无监督学习信息潜在特征的优化标准。

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。