AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

Ir al canal en 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

Malasia2 235 Tecnologías y Aplicaciones7 702...

📈 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 17 145 suscriptores, ocupando la posición 7 702 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 235 en la región Malasia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 145 suscriptores.

Según los últimos datos del 24 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -197, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 25.73%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.87% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 411 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 177 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 26.
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 25 junio, 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.

17 145

Suscriptores

-724 horas

-427 días

-19730 días

4 411

Visitas de la publicación

~ 1 17724 horas

~ 1 35348 horas

25.73%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

17 144

💎 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

17 144

👽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

17 144

🫐 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/

17 144

🎨 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

17 144

Comments: https://bit.ly/3B6T6S9

17 144

Should I write a book (no technicalities, for everyone) about the evolution of the modern Computer Vision / AI ?

Anonymous voting

17 144

🤪 Just another ORDINARY week in #AI community 🤪 😈 Let's talk -> https://bit.ly/3VsEfth 😈 Invite friends -> https://t.me/AI_DeepLearning

17 144

💎 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

17 144

🔥🔥 #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

17 144

🔥#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

17 144

🔥#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

17 144

🧨Fast-SNARF: 150× faster Neural Fields🧨 👉Voxel-based correspondence, pre-computed skinning, and #cuda kernels -> avatar 150x faster! 😎Review https://bit.ly/3OMvEPo 😎Code github.com/xuchen-ethz/fast-snarf 😎Paper dataset.ait.ethz.ch/downloads/fast-snarf/paper.pdf

17 144

🚗 3DDesigner: Text-guided Diffusion 🚗 👉Novel method to generate #3D fine-grained objects via textual diffusion 😎Review https://bit.ly/3Fbmyc1 😎Project 3ddesigner-diffusion.github.io/ 😎Paper arxiv.org/pdf/2211.14108.pdf

17 144

💡Diffusive Generation/Inpainting/Reconstruction💡 👉The first 3D-aware diffusion model purely trained from 2D images only 😎Review https://bit.ly/3XyHyjY 😎Paper arxiv.org/pdf/2211.09869.pdf 😎Code github.com/Anciukevicius/RenderDiffusion

17 144

🐈 SpaText: Spatio-Textual Generation 🐈 👉#META AI unveils a novel text-to-image generation using open-vocabulary scene control 😎Review https://bit.ly/3OKcdXz 😎Project pnp-diffusion.github.io/ 😎Paper arxiv.org/pdf/2211.14305.pdf 😎Code (coming)

17 144

🥬 Diffusive Sketch-Guided Text-to-Image 🥬 👉#Google unveils a universal approach for T2I (pre-trained) diffusion: free-hand, saliency-guided, etc. 😎Review https://bit.ly/3XFVMj2 😎Project sketch-guided-diffusion.github.io/ 😎Paper sketch-guided-diffusion.github.io/files/sketch-guided-preprint.pdf

17 144

💃EDGE: Diffusive Dancers Generator💃 👉New SOTA in editable human-dancer generation according to the input music 😎Review https://bit.ly/3u2egfY 😎Paper arxiv.org/pdf/2211.10658.pdf 😎Project edge-dance.github.io/

17 144

🍫 Tracking in Motion-Blurred Clips 🍫 👉Robust line segment detector in motion-blurred clips -> #SLAM / #3D. 😎Review https://bit.ly/3F2wHrb 😎Paper arxiv.org/pdf/2211.07365.pdf 😎Project levenberg.github.io/FE-LSD/ 😎Code github.com/lh9171338/FE-LSD

17 144

🔥🔥 UPDATE 🔥🔥 Code Released: https://bit.ly/3tZLWuP

17 144

🥇MineDojo: Agents at Internet-Scale🥇 👉The #neurips2022 Outstanding Paper Award winner is out. By #Nvidia et al. 😎Review https://bit.ly/3F0RPhN 😎Project https://minedojo.org/ 😎Paper arxiv.org/pdf/2206.08853.pdf 😎Code github.com/MineDojo/MineDojo