Neural.love是一个生成图像的网站。用户可以上传自己的图片，然后使用网站提供的算法生成一系列新的图像。这个算法使用的是神经网络，可以学习和模拟出静态的3D场景。为了训练这个网络，需要提供大量相机参数已知的图片。基于这些图片训练好的神经网络，即可以从任意角度渲染出图片结果了。[1] [2]
Neural.love使用的是神经辐射场（Neural Radiance Field，NeRF、算法。这个算法可以用一个MLP神经网络去隐式地学习一个静态3D场景。具体地说，它使用的是神经网络去学习场景中的光线密度和颜色，然后利用体积渲染（Volume Rendering、技术进行渲染。[2]
Neural Prophet是Facebook开发的一个时间序列预测库，它是Prophet的升级版。Neural Prophet引入了一个重量级的自回归（AR、模型，这个模型可以更快和更准确地拟合数据。此外，Neural Prophet使用Pytorch作为backend，这个选择使得Neural Prophet的代码更加开源和灵活。[3]
Neural Prophet的自回归模型可以看得更远，因为它使用了更多的历史数据。Neural Prophet还使用了Relu非线性化技术。相比于传统的AR模型，Neural Prophet对趋势项的预测更加准确。Neural Prophet的代码已经开源，可以在Github上找到。[3]
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