画像の画素値を反射率成分と陰影成分に分離する固有画像分解は，物体認識や照明シミュレーション等への多くの応用が期待され，近年ではこれを深層学習で推定する手法が盛んに提案されている．しかし単一オブジェクトを対象としたものが多く，屋内などの複雑なシーンでは高品質化が難しい．本研究では教師なし学習によって屋内シーンでの高品質な分解を目的とする．学習モデルは反射率と陰影それぞれの潜在表現を教師なしで学習する．また反射率が変化する箇所を示すエッジマップやガイド付き平滑化フィルタを用い，ハードシャドウやハイライトの影響を抑える．結果として，提案モデルにおいて，いくつかの点で分解能が向上したことを確認した．