NeuralSVGは、テキストプロンプトからベクトルグラフィックを生成するための暗黙的神経表現手法です。ニューラル放射場（NeRFs）に着想を得ており、シーン全体を小さな多層パーセプトロン（MLP）ネットワークの重みにエンコードし、分数蒸留サンプリング（SDS）を用いて最適化します。ドロップアウトベースの正規化技術を導入することで、生成されるSVGに階層構造を促し、各形状が全体のシーンにおいて独立した意味を持つようにします。さらに、その神経表現は推論時の制御という利点も提供し、ユーザーは提供された入力に基づいて、色、縦横比など、生成されたSVGを動的に調整できます。これは、学習済みの表現のみを用いて実現されます。広範な定性的および定量的評価により、NeuralSVGは、構造化され柔軟なSVGの生成において、既存の手法を上回ることが示されています。このモデルはテルアビブ大学とMIT CSAILの研究者によって共同開発されましたが、現時点ではコードは公開されていません。