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AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

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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

Malasia2 147 Tecnologías y Aplicaciones7 540...

📈 Análisis del canal de Telegram AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

El canal AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning (@ai_deeplearning) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 17 263 suscriptores, ocupando la posición 7 540 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 147 en la región Malasia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 263 suscriptores.

Según los últimos datos del 28 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 229, y en las últimas 24 horas de 1, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 17.18%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.02% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 965 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 211 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 15.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como framework, object, dataset, tba, depth.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 29 octubre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

17 263

Suscriptores

+124 horas

+17 días

+22930 días

2 965

Visitas de la publicación

~ 1 21124 horas

~ 1 52548 horas

17.18%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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🪁 VoxFormer: 2D->#3D Voxel Transformer 🪁 👉#Nvidia VoxFormer: transformer for #3D volumetric semantics from 2D images 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.12251.pdf 😎Code github.com/NVlabs/VoxFormer

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🫳 Neural Relighting of Hands 🫴 👉#META unveil the first neural relighting for personalized hands in real-time under novel illumination 😎Review https://bit.ly/3SblmKC 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.04866.pdf 😎Project sh8.io/#/relightable_hands

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🏀 #NBA Mixed Reality is NUTS 🏀 👉The premiere of the streaming app of the #NBA is totally INSANE. A mix of #AI, CG and much more👇 🏀More: https://bit.ly/3IJ3uUp

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🛡️ TPV: Tesla's O-Net competitor 🛡️ 👉From Beijing an open-source approach for vision-centric autonomous driving #3D perception 😎Review https://bit.ly/3lNvVYc 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.07817.pdf 😎Code github.com/wzzheng/TPVFormer

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🌶️ 3D-aware conditional generative AI 🌶️ 👉 Pix2Pix3D: 3D-aware conditional generative AI for controllable photorealistic synthesis 😎Review https://bit.ly/3I80MWS 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.08509.pdf 😎Project www.cs.cmu.edu/~pix2pix3D 😎Code github.com/dunbar12138/pix2pix3D

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🦩 One-Shot Face via LSs of StyleGAN2 🦩 👉 Novel video generation framework with edits, facial motions, deformations & identity 😎Review https://bit.ly/3xuChhF 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.07848.pdf 😎Project trevineoorloff.github.io/FaceVideoReenactment_HybridLatents.io/

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📬 DIVOTrack: crossview MOT dataset 📬 👉 DIVOTrack + CrossMOT: the ultimate solution for MOT in realistic scenario 😎Review https://bit.ly/3YSFZgL 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.07676.pdf 😎Code github.com/shengyuhao/DIVOTrack

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🦞 SOTA ALERT: YOWOv2 is out! 🦞 👉 The 2nd-gen of YOWO, real-time detection of spatio-temporal action 😎Review https://bit.ly/3IscY60 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.06848v1.pdf 😎Code github.com/yjh0410/YOWOv2

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🌅 Novel semantics-guided natural synthesis 🌅 👉Alibaba #AI unveils a novel semantics-guided view synthesis of natural scenes 😎Review https://bit.ly/4115MVJ 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.07224.pdf 😎Project zju3dv.github.io/paintingnature

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🌅 Novel semantics-guided natural synthesis 🌅 👉Alibaba #AI unveils a novel semantics-guided view synthesis of natural scenes

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💘 3D-aware Blending via Generative NeRF 💘 👉Novel 3D-aware blending method via generative NeRFs 😎Review https://bit.ly/3lBEJA2 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.06608.pdf 😎Project blandocs.github.io/blendnerf 😎Code github.com/naver-ai/BlendNeRF

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🥸 MEGANE: Generative Morphable Eyeglass 🥸 👉#META unveils the most advanced #3D compositional morphable AI for eyeglasses (HD geometry/photometric interaction) 😎Review https://bit.ly/3jOWifu 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.04868.pdf 😎Project junxuan-li.github.io/megane

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🎃 In-N-Out: 3D-aware OOD video editing 🎃 👉Novel 3D-aware video editing able to manipulate OOD objects (e.g. heavy makeup, accessories) 😎Review https://bit.ly/3jN0CMu 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.04871.pdf 😎Project https://in-n-out-3d.github.io

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🧱 LEGO-Net: Objects in Rooms 🧱 👉Transformer-based iterative method for rearrangement of objects in messy rooms 😎Review https://bit.ly/3HR0fs6 😎Paper arxiv.org/pdf/2301.09629.pdf 😎Project ivl.cs.brown.edu/#/projects/lego-net

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🗿DirectMHP: Multi-Head Pose Estimation🗿 👉Novel E2E multi-person head pose estimation (MPHPE) under full-range angles 😎Review https://bit.ly/3HJubXg 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.01110.pdf 😎Code github.com/hnuzhy/DirectMHP

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🗿DirectMHP: Multi-Head Pose Estimation🗿 👉Novel E2E multi-person head pose estimation (MPHPE) under full-range angles

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🌘 Gen-1: next-gen Generative #AI 🌘 👉#Runaway unveils Gen-1: the next step forward for Generative AI. Registration available for beta -> hurry up! 😎Review https://bit.ly/3YqQYh8 😎Project https://research.runwayml.com/gen1

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🦚 MOSE: coMplex video Object SEgmentation 🦚 👉Novel Dataset for VOS is out! SOTA method on DAVIS is only 59.4% on MOSE 😎Review https://bit.ly/40yzSzW 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.01872.pdf 😎Project henghuiding.github.io/MOSE/ 😎Code github.com/henghuiding/MOSE-api

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🧩 Text-Guided #3D Texturing 🧩 👉 Text-Guided HQ textures via iterative diffusion-based process 😎Review https://bit.ly/3ldC6Ez 😎Project texturepaper.github.io/TEXTurePaper 😎Code github.com/TEXTurePaper/TEXTurePaper 😎Paper texturepaper.github.io/TEXTurePaper/static/paper.pdf