न्यूरलSVG एक निहित तंत्रिका प्रतिनिधित्व विधि है जो टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से वेक्टर ग्राफिक्स उत्पन्न करने के लिए उपयोग की जाती है। यह न्यूरल रेडिएशन फील्ड्स (NeRFs) से प्रेरित है, जो पूरे दृश्य को एक छोटे मल्टीलेयर पर्सप्ट्रॉन (MLP) नेटवर्क के वज़न में एन्कोड करता है और अंश आसवन नमूनाकरण (SDS) का उपयोग करके अनुकूलित करता है। यह विधि ड्रॉपआउट आधारित नियमितीकरण तकनीक का परिचय देकर, उत्पन्न SVG में एक स्तरीय संरचना को प्रोत्साहित करती है, जिससे प्रत्येक आकार समग्र दृश्य में स्वतंत्र महत्व रखता है। इसके अलावा, इसका तंत्रिका प्रतिनिधित्व अनुमान समय नियंत्रण का लाभ भी प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता प्रदान किए गए इनपुट के आधार पर उत्पन्न SVG को गतिशील रूप से समायोजित कर सकता है, जैसे रंग, पहलू अनुपात आदि, और केवल एक सीखा हुआ प्रतिनिधित्व की आवश्यकता होती है। व्यापक गुणात्मक और मात्रात्मक मूल्यांकन के माध्यम से, न्यूरलSVG संरचित और लचीले SVG उत्पन्न करने में मौजूदा विधियों से बेहतर है। यह मॉडल तेल अवीव विश्वविद्यालय और MIT CSAIL के शोधकर्ताओं द्वारा संयुक्त रूप से विकसित किया गया है, और वर्तमान में कोड सार्वजनिक नहीं किया गया है।