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 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 17 137 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 17 137 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.

17 137

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

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🗺️ S-NeRF: NeRF for Street Views 🗺️ 👉S-NeRF: novel view synthesis of streets & foreground moving vehicles jointly 😎Review https://bit.ly/3KZUN9w 😎Paper arxiv.org/pdf/2303.00749.pdf 😎Project ziyang-xie.github.io/s-nerf/ 😎Code (soon)

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🗺️ S-NeRF: NeRF for Street Views 🗺️ 👉S-NeRF: novel view synthesis of streets & foreground moving vehicles jointly

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🌸 3DGP: ImageNet in #3D 🌸 👉 Snap unveils 3DGP: a novel 3D generator with Generic Priors 😎Review https://bit.ly/3KWHUgG 😎Paper arxiv.org/pdf/2303.01416.pdf 😎Project snap-research.github.io/3dgp/ 😎Code github.com/snap-research/3dgp

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🩻 Independent Tokens for 3D Human 🩻 👉Tencent open-sourcing a novel method to estimate #3D human pose and shape from monocular videos 😎Review https://bit.ly/3Zz0uiH 😎Paper arxiv.org/pdf/2303.00298.pdf 😎Code (soon) github.com/yangsenius/INT_HMR_Model 😎Project yangsenius.github.io/INT_HMR_Model/index.html

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🛸 TAU: video traffic analytics via UAVs 🛸 👉 Prince Sultan University unveils TAU: AI-integrated video analytics framework from UAVs' POV 😎Review https://bit.ly/3EQIh8F 😎Paper arxiv.org/pdf/2303.00337.pdf 😎Project github.com/bilel-bj/TAU

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👑 ControNet: Conditional Control of Diffusion 👑 👉Controlling Stable Diffusion via conditional inputs like edges, segmentation, keypoints, etc. Extra: a super-nice tutorial. 😎Review https://bit.ly/3YgjrWt 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.05543.pdf 😎Code github.com/lllyasviel/ControlNet 😎Tutorial https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/discussions/204

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🐇 SplineCam: Neural Decision Boundary 🐇 👉#META -> SplineCam: a step towards neural visualization / interpretability 😎Review https://bit.ly/3mgoOaH 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.12828.pdf 😎Project imtiazhumayun.github.io/splinecam 😎Code github.com/AhmedImtiazPrio/SplineCAM

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🏉 SLAHMR: 4D People from Clip in-the-Wild 🏉 👉UC-Berkeley unveils SLAHMR: novel method to reconstruct global human trajectories from videos 😎Review https://bit.ly/3SzTIaj 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.12827.pdf 😎Project vye16.github.io/slahmr/ 😎Code github.com/vye16/slahmr

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⚽️ Vid2Avatar: 3D Avatar from Videos ⚽️ 👉Vid2Avatar: detailed 3D avatar from monocular videos in the wild 😎Review https://bit.ly/3ISbceD 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.11566.pdf 😎Project moygcc.github.io/vid2avatar 😎Code (soon) github.com/MoyGcc

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🪞DisCO: Selfie Correction with 3D-GAN🪞 👉Snap (et al.) unveils a GAN-based method for correcting distortions in close-up faces 😎Review https://bit.ly/3StGGuX 😎Paper arxiv.org/pdf/2302.12253.pdf 😎Project https://portrait-disco.github.io

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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