AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning
الذهاب إلى القناة على Telegram
All the AI with papers. Every day fresh updates about #DeepLearning #MachineLearning #LLM & #ComputerVision Curated by Alessandro Ferrari | https://www.linkedin.com/in/visionarynet/ #AI #chatGPT
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning
تُعد قناة AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning (@ai_deeplearning) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 17 263 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 540 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 147 في منطقة ماليزيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 17 263 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 28 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 229، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 17.18%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.02% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 965 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 211 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 15.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل framework, object, dataset, tba, depth.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“All the AI with papers. Every day fresh updates about #DeepLearning #MachineLearning #LLM & #ComputerVision
Curated by Alessandro Ferrari | https://www.linkedin.com/in/visionarynet/
#AI #chatGPT”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 29 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
17 263
المشتركون
+124 ساعات
+17 أيام
+22930 أيام
أرشيف المشاركات
🐲🐲NeROIC: Neural Rendering from Web Images🐲🐲
👉#Snap open-sourcing the novel SOTA in neural rendering from online image collections.
👁️ Eye Tracking: the Tear Film Lipid 👁️
👉 Berkeley unveils a novel approach for DED, fully CV-based
😎Review https://bit.ly/3FndGyY
😎Project easytear-dev.github.io/
😎Paper arxiv.org/pdf/2212.03450.pdf
💎4K-NeRF: Ultra High Resolution NeRF💎
👉Alibaba unveils the novel SOTA in Ultra High Resolution NeRF -> Up to 4K!
😎Review https://bit.ly/3hh3YGj
😎Code github.com/frozoul/4K-NeRF
😎Paper arxiv.org/pdf/2212.04701.pdf
🦄 #3D Human Motion from Speech 🦄
👉The new SOTA in generating 3D holistic body motions from human speech
😎Review https://bit.ly/3W59RVB
😎Project talkshow.is.tue.mpg.de/
😎Paper arxiv.org/pdf/2212.04420.pdf
🦄 #3D Human Motion from Speech 🦄
👉The new SOTA in generating 3D holistic body motions from human speech
🪂 Fast Neural Deferred Shading 🪂
👉Novel fast multi-view 3D reconstruction of opaque objects with arbitrary materials & light
😎https://bit.ly/3Brs9bY
😎Project fraunhoferhhi.github.io/neural-deferred-shading
😎Code github.com/fraunhoferhhi/neural-deferred-shading
😎Paper mworchel.github.io/assets/papers/neural_deferred_shading_with_supp.pdf
🔥 #StableDiffusion 2.1 is out! 🔥
👉Stability.ai releases Stable Diffusion v2.1 and DreamStudio-Updates_7-Dec 22.
😎Review https://bit.ly/3Y49898
😎Code github.com/Stability-AI/stablediffusion
😎Blog stability.ai/blog/stablediffusion2-1-release7-dec-2022
🧰UDE: Unified Human Motion Generation🧰
👉The first unified human motion from Text or Audio. Audio ON, New SOTA.
😎Review https://bit.ly/3HjWsVN
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.16016.pdf
😎Project zixiangzhou916.github.io/UDE
😎Code github.com/zixiangzhou916/UDE
🐸 RANA: Neural Avatar by #Nvidia 🐸
👉Neural humans under arbitrary viewpoints, body poses & lighting
😎Review https://bit.ly/3iIYOTP
😎Paper arxiv.org/pdf/2212.03237.pdf
😎Project nvlabs.github.io/RANA
👘 SOTA: One-Shot Animatable Avatars 👘
👉ELICIT: synthesis & avatar animation -> NeRF representation in one-shot
😎Review https://bit.ly/3P3eZY6
😎Paper arxiv.org/pdf/2212.02469.pdf
😎Project https://elicit3d.github.io/
😎Code github.com/huangyangyi/ELICIT
💎 Clothes-Changing Re-Identification 💎
👉The new SOTA in wild Re-identification by mixing appearance & face features
😎Review https://bit.ly/3HdTTUU
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.13807.pdf
😎Project www.vision.huji.ac.il/reface
😎Code github.com/bar371/ReFace
👽HD Faces via "Hacked" Smartphone👽
👉A novel method for HD faces from (polarizing-foils) smartphones
😎Review https://bit.ly/3H8yhJN
😎Paper arxiv.org/pdf/2212.01160.pdf
😎Project dazinovic.github.io/polface
🫐 Tracking EVERYTHING in the wild 🫐
👉Disentangling classification from tracking, Track Every Thing Accuracy (TETA) for SOTA
😎Review https://bit.ly/3F2rfU7
😎Paper arxiv.org/pdf/2207.12978.pdf
😎Project www.vis.xyz/pub/tet/
🎨 Dr.3D: adapting 3D GANs to Arts 🎨
👉Novel 3D GAN domain adaptation method for drawings. From portraits to 3D!
😎Review https://bit.ly/3He3Phv
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.16798.pdf
😎Project jinwonjoon.github.io/dr3d/
😎Code github.com/JinWonjoon/Dr.3D
Should I write a book (no technicalities, for everyone) about the evolution of the modern Computer Vision / AI ?
🤪 Just another ORDINARY week in #AI community 🤪
😈 Let's talk -> https://bit.ly/3VsEfth
😈 Invite friends -> https://t.me/AI_DeepLearning
💎 SJC: from 2D -> #3D generation 💎
👉 Novel method to convert pretrained 2D diffusion into 3D generative mode
😎Review https://bit.ly/3UppHJx
😎Paper arxiv.org/pdf/2212.00774.pdf
😎Code github.com/pals-ttic/sjc
😎Project pals.ttic.edu/p/score-jacobian-chaining
🔥🔥 #StableDiffusion2 paper is out! 🔥🔥
👉The progress with #StableDiffusion at #neurips2022 conference. Crazy times!
😎Review https://bit.ly/3ESo5Cn
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.03142.pdf
🔥#AIwithPapers: we are 5,200+!🔥
👉 Me (and you, all), these days (audio ON!) 🤣
😈 Share -> https://bit.ly/3fA5geu
😈 Invite friends -> https://t.me/AI_DeepLearning
