متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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 17 145 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 702 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 235 في منطقة ماليزيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 17 145 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -197، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 25.73%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.87% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 411 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 177 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 26.
- 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 25 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
17 145
المشتركون
-724 ساعات
-427 أيام
-19730 أيام
أرشيف المشاركات
🔥 Stable Diffusion 2.0 is out! 🔥
👉The open-source of #StableDiffusion V2 just released. Magic 🤯
😎Review https://bit.ly/3XwGInO
😎Code github.com/Stability-AI/stablediffusion
😎Blog stability.ai/blog/stable-diffusion-v2-release
🍹 Perceptual NeRF-Inpainting 🍹
👉A novel complete process for #3D scene manipulation powered by NeRF
😎Review https://bit.ly/3Vn0EaT
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.12254.pdf
😎Project spinnerf3d.github.io
🖌️ Neural Semantic Image Synthesis 🖌️
👉Adobe unveils SceneComposer: text to 2D semantic canvas with precise shapes
😎Review https://bit.ly/3EtDyIL
😎Project zengyu.me/scenec
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.11742.pdf
😎Code github.com/zengxianyu/scenec
🔥🔥 "There can be only one" 🔥🔥
👉#Catfighting from the #AI community 😂
😎Review https://bit.ly/3Ax5I4n
🧟♀️ Generative Neural Texture for Avatars 🧟♀️
👉Novel #3D GAN for (the most, ever) detailed facial avatars from unstructured 2D images
😎Review https://bit.ly/3EvF0dS
😎Project mrtornado24.github.io/Next3D/
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.11208.pdf
😎Code github.com/MrTornado24/Next3D
🔥🔥MagicVideo: Text-To-Video #AI🔥🔥
👉MagicVideo: novel efficient text-to-video AI based on latent diffusion models
😎Review https://bit.ly/3UX5YCd
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.11018.pdf
😎Project magicvideo.github.io/
🎴VideoINR: Neural Video Super-Resolution🎴
👉VideoINR: the new SOTA in Continuous Space-Time Super-Resolution is out!
😎Review https://bit.ly/3gpeudY
😎Paper arxiv.org/pdf/2206.04647.pdf
😎Project zeyuan-chen.com/VideoINR
😎Code github.com/Picsart-AI-Research/VideoINR-Continuous-Space-Time-Super-Resolution
🔥Perfect Human Annotation by Google!🔥
👉TAP-Vid dataset: accurate human annotations + synthetic videos with PERFECT ground-truth
😎Review https://bit.ly/3i1KRzZ
😎Code github.com/deepmind/tapnet
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.03726.pdf
🛸Flying-Drones Additive Manufacturing🛸
👉A novel aerial additive manufacturing (Aerial-AM) system via Drones
😎Review https://bit.ly/3XoLZOu
😎Paper www.nature.com/articles/s41586-022-04988-4
🪄The new SOTA in Text-to-3D is out!🪄
👉#Nvidia unveils Magic3D: generative #AI to create #3D textured mesh from text prompts
😎Review https://bit.ly/3Vb6jAO
😎Project deepimagination.cc/Magic3D
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.10440.pdf
🔥#StableDiffusion Dataset is out! 🔥
👉DIFFUSIONDB: first large-scale text-to-image dataset: 14 MILLION images with Stable Diffusion!
😎Review https://bit.ly/3V9CpNh
😎Project poloclub.github.io/diffusiondb
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.14896.pdf
😎Repo github.com/poloclub/diffusiondb
💎 3DiM: Diffusion Model by Google 💎
👉3DiM: diffusion model for 3D novel view synthesis from as few as a single image
😎Review bit.ly/3UTJFgA
😎Project 3d-diffusion.github.io
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.04628.pdf
🐠 FathomNet: #AI in the Oceans 🐠
👉Open-source image dataset for AI about oceans and its inhabitants
😎Review https://bit.ly/3GsW3jh
😎Project fathomnet.org/fathomnet/#/
😎Paper www.nature.com/articles/s41598-022-19939-2
🔥 ROVIS: Robust Online VIS 🔥
👉ROVIS is a novel method for robust online VIS that exhibits impressive accuracy on long clips
😎Review https://bit.ly/3UMugyv
😎Project zitongzhan.github.io/rovis_page/
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.09108.pdf
♾ The Universal Image Segmentation ♾
👉OneFormer is the universal framework that unifies: semantic, instance & panoptic 🤯
😎Review https://bit.ly/3g4OAfD
😎Project praeclarumjj3.github.io/oneformer
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.06220.pdf
😎Code github.com/SHI-Labs/OneFormer
🎃 eDiff-I: Generative AI by #Nvidia 🎃
👉eDiff-I: generative AI for text-to-image with instant style transfer & "paint-with-words"
😎Review https://bit.ly/3UEESzk
😎Project deepimagination.cc/eDiffi
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.01324.pdf
🧶Open-Source Neural Inpainting Suite🧶
👉Lama Cleaner: a free and open-source inpainting tool powered by SOTA #AI model
😎Review https://bit.ly/3Ex2aSq
😎Project github.com/Sanster/lama-cleaner
🏔️ InfiniteNature-Zero: ∞ Video 🏔️
👉Open-source generative #AI for unbounded flythrough videos of natural scenes
😎Review https://bit.ly/3hJYELa
😎Paper arxiv.org/pdf/2207.11148.pdf
😎Project infinite-nature-zero.github.io
😎Code https://github.com/google-research/google-research/tree/master/infinite_nature_zero
🔫 Real-Time Auto Neural Mapping 🔫
👉Robot can densely annotate a scene via fully-autonomous experimental interactions
😎Review https://bit.ly/3GfwQbY
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.17325.pdf
😎Project ihaughton.github.io/RobE
🍉 Unifying Flow, Stereo & Depth 🍉
👉A unified neural model for motion and #3D perception tasks
😎Review https://bit.ly/3AbdnFk
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.05783.pdf
😎Project haofeixu.github.io/unimatch/
😎Code github.com/autonomousvision/unimatch
