ar
Feedback

لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

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
🎆 One-Shot Video Generation 🎆 👉Tune-A-Video: One-Shot Video Generation with no training pain! 😎Review https://bit.ly/3hX47il 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.11565.pdf 😎Project https://tuneavideo.github.io/ 😎Code github.com/showlab/Tune-A-Video

☃️ Neural Smooth Video Composition ☃️ 👉The novel SOTA in neural video composition. From a few frames to infinite! 😎Review https://bit.ly/3hRyaIe 😎Code github.com/genforce/StyleSV 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.07413.pdf 😎Project genforce.github.io/StyleSV/

❄️ ClimateNeRF: Extreme Climate NeRF ❄️ 👉NeRF/based Realistic climate change simulations for disaster forecasting 😎Review https://bit.ly/3vhqdz6 😎Paper arxiv.org/pdf/2211.13226.pdf 😎Project https://climatenerf.github.io

🐬 DeepLSD: Neural Lines Detector 🐬 👉 DeepLSD: novel neural line detector in the wild. Paper, Code, and Models available 😎 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.07766.pdf 😎Code github.com/cvg/deeplsd

🥑 InstantAvatar: Avatar in 60 Sec. 🥑 👉Avatars from monocular video in ONE minute (130x faster than SOTA) 😎Review https://bit.ly/3PNw1tJ 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.10550.pdf 😎Project tijiang13.github.io/InstantAvatar

🤯 Point·E: the "DALL·E" of 3D points cloud 🤯 👉OpenAI opens Point·E: the "evolution" of DALL·E in the #3D point cloud domain 😎Review https://bit.ly/3I87PR9 😎Code github.com/openai/point-e 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.08751.pdf

🔥#AIwithPapers: we are ~5,500!🔥 👉 I see you: everyone hot for #CHATGPT. But Computer Vision still loves you. We miss you all, don't break up with us 🧡 😈 Forward this post! 😈 Let's talk -> https://bit.ly/3v389IT 😈 Invite friends -> https://t.me/AI_DeepLearning

🥻 Neural Cloth Simulation 🥻 👉The most advanced #AI for unsupervised garment animation 😎Review https://bit.ly/3WadOZR 😎Project hbertiche.github.io/NeuralClothSim/ 😎Paper dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3550454.3555491 😎Code https://github.com/hbertiche/NeuralClothSim

🪴 Rodin: 3D Avatars Using Diffusion 🪴 👉#Microsoft unveils a novel #3D diffusion for digital avatars as NeRF 😎Review https://bit.ly/3jcxeOX 😎Project 3d-avatar-diffusion.microsoft.com 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.06135.pdf

🎸 RIFFUSION: #AI that sounds!🎸 👉RIFFUSION: real-time music generation via spectrograms created with #stablediffusion 😎Review https://bit.ly/3GcOtcd 😎Project www.riffusion.com/about 😎App https://www.riffusion.com/ 😎Code github.com/riffusion/riffusion-inference 😎Model huggingface.co/riffusion/riffusion-model-v1

🏜Insane Neural Asset by #META 🏜 👉DiffRF: novel 3D radiance field synthesis based on denoising diffusion 😎Review https://bit.ly/3V5Daqo 😎Project sirwyver.github.io/DiffRF/ 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.01206.pdf

🔥🔥 MODEL UPDATE 🔥🔥 👉 New PIPs checkpoint released with 4x larger batch size and better performance than the "old" #ECCV2022 paper. 👆 In the gif: tracking >5000 points on a camel (1.5s on #Nvidia RTX 3090)

🖼️ PV3D: Generative Portrait Video 🖼️ 👉 PV3D: first generative #AI for multi-view consistent portrait videos 😎Review https://bit.ly/3W5l5dn 😎Project showlab.github.io/pv3d/ 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.06384.pdf

🔥 DRAMA of the week: ARTISTS vs. #AI ART 🔥 👉Generative AI is changing forever (again) how we create images, video and music. Progress brings conflict. Let's talk: https://bit.ly/3BHOUIN

🔍 DifFace: Super-Face Restoration 🔍 👉The new SOTA face restoration in severe-degradation photos 😎Review https://bit.ly/3YqCsXr 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.06512.pdf 😎Code github.com/zsyOAOA/DifFace

🟥 3DHumanGAN: 3D Human GAN 🟥 👉 The first ever 3D-aware GAN for full-body humans is out! 😎Review https://bit.ly/3V07QJE 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.07378.pdf 😎Code 3dhumangan.github.io/ 😎Project github.com/3dhumangan/3DHumanGAN

☔ ECON: Explicit Clothed #Avatars ☔ 👉ECON: high-fidelity 3D humans even in loose clothes and challenging poses 😎Review https://bit.ly/3W21Wsu 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.07422.pdf 😎Project https://xiuyuliang.cn/econ/ 😎Code https://github.com/YuliangXiu/ECON

🎯 MOTRv2: Tracking by Pretrained Model 🎯 👉MOTRv2: e2e multi-object tracking with pretrained detector 😎Review https://bit.ly/3UYzvdN 😎Paper arxiv.org/pdf/2211.09791.pdf 😎Code github.com/megvii-research/MOTRv2

🧲 MAGVIT: 250x Faster Transformer 🧲 👉MAGVIT: ONE model -> 10+ video synthesis tasks! 😎Review https://bit.ly/3FX2P09 😎Project magvit.cs.cmu.edu/ 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.05199.pdf 😎Code github.com/MAGVIT/magvit

🐲 Neural Rendering from Web Images 🐲 👉Snap opens the novel SOTA in neural rendering from online image collections 😎Review https://bit.ly/3VPOjwy 😎Project formyfamily.github.io/NeROIC/ 😎Paper arxiv.org/pdf/2201.02533.pdf 😎Code github.com/snap-research/NeROIC