画像ベースのファッションやインテリア推薦では，ユーザ嗜好を反映することが重要である．しかし，その実現には二つの課題がある．第一に，嗜好情報を大量に収集することが困難であること，第二に，スタイルや色彩など複数の特徴量を制御する必要があることである．本研究では，これらの課題に対処するため，離散化技術を用いたGAN（VQGAN）が複数の潜在空間を持つ特徴に着目する．VQGANに提案する損失関数を導入することで，複数の入力画像からスタイル情報と色彩情報をそれぞれ異なる潜在空間で制御可能な画像生成モデルを構築する．さらに，潜在特徴量の分布を解析し，各潜在空間が異なる画像特徴を制御できることを実証した．