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NeuralSVG是一种用于从文本提示生成矢量图形的隐式神经表示方法。它受到神经辐射场（NeRFs）的启发，将整个场景编码到一个小的多层感知器（MLP）网络的权重中，并使用分数蒸馏采样（SDS）进行优化。该方法通过引入基于dropout的正则化技术，鼓励生成的SVG具有分层结构，使每个形状在整体场景中具有独立的意义。此外，其神经表示还提供了推理时控制的优势，允许用户根据提供的输入动态调整生成的SVG，如颜色、宽高比等，且只需一个学习到的表示。通过广泛的定性和定量评估，NeuralSVG在生成结构化和灵活的SVG方面优于现有方法。该模型由特拉维夫大学和MIT CSAIL的研究人员共同开发，目前代码尚未公开。

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