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 17 145 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

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🐛FactorMatte Video re-Composition🐛 👉FactorMatte: alternative formulation of video matting problem for re-composition 😎Review https://bit.ly/3NX6hdg 😎Paper arxiv.org/pdf/2211.02145.pdf 😎Project https://factormatte.github.io/ 😎Code github.com/jacklyngu/FactorMatte

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😈 Synthetic Expression-Wrinkles 😈 👉#Microsoft unveils a novel approach that produces realistic wrinkles across humans 😎Review https://bit.ly/3zWZLOd 😎Paper arxiv.org/pdf/2210.03529.pdf 😎Project microsoft.github.io/DynamicWrinkles

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🔏First Depth/anti-FacRec Cam 🔏 👉First working prototype that enables passive depth estimation while inhibiting face identification 😎Code (coming) 😎Project https://zaidtas.github.io/privacymask 😎Paper zaidtas.github.io/privacymask/pdf/privacy_preserving_depth_estimation.pdf

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🔥#AIwithPapers: we are 4,700!🔥 😎 Me, literally, every day 👆 😈 Share -> https://bit.ly/3fA5geu 😈 Invite friends -> https://t.me/AI_DeepLearning

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🩳 STC: Transformers MOT 🩳 👉A novel Multi-Object Tracking based on Transformers with Dense Representations 😎Review https://bit.ly/3WzQsNB 😎Paper arxiv.org/pdf/2210.13570.pdf 😎Code github.com/amitgalor18/STC_Tracker

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⚠️ #AI art is making creatives obsolete ⚠️ 1. Scientist: "AI, let's make creatives obsolete" 2. AI: "Ok, let's do it! We have a deal" 👉 The AI 👆 😎More https://bit.ly/3DBWXa2

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🥻Multi-Garment Virtual Try On (VTON)🥻 👉URJC unveils ULNeFs, a novel approach to efficiently solve mix-and-match VTO for multiple garment layers. SUIT UP! 😎Review https://bit.ly/3sVVAOC 😎Project mslab.es/projects/ULNeF

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🐀 DANNCE: animal keypoints tracking 🐀 👉DANNCE: anatomical #3D tracking across species and behaviors 😎Review https://bit.ly/3Nrx0P3 😎Code https://github.com/spoonsso/dannce

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💥TAVA for photo-realistic Avatars💥 👉#META unveils a novel approach for Template-free Animatable Volumetric Avatars. #Metaverse ready. 😎Review https://bit.ly/3DPDEvm 😎Paper arxiv.org/pdf/2206.08929.pdf 😎Project www.liruilong.cn/projects/tava/ 😎Code github.com/facebookresearch/tava

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🔥Network -> C++ Converter. Pure Fire!🔥 👉Fully open source #Python framework to convert Neural Nets into C++. Lightning-fast inference💥 😎Review https://bit.ly/3gSyqWI 😎Code github.com/facebookincubator/AITemplate

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🟧 PlanT: Driving Plan w/ Transformer 🟧 👉PlanT: planning via transformer. Imitation learning with compact object-level representation 😎Review https://bit.ly/3Ni2MxN 😎Project www.katrinrenz.de/plant/ 😎Paper arxiv.org/pdf/2210.14222.pdf 😎Code github.com/autonomousvision/plant

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🌨️Multi NeRF-supervised Depth-Pose🌨️ 👉NeRF-supervised disentanglement of depth/camera pose from large-scale clips 😎Review https://bit.ly/3gS4Z7e 😎Paper arxiv.org/pdf/2210.07181.pdf 😎Project oasisyang.github.io/self-mpinerf

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🎸MUSIKA! Neural ∞-audio generation🎸 👉Novel neural music generation system on single consumer GPU! 😎Listen: https://bit.ly/3W80p4U 😎Paper arxiv.org/pdf/2208.08706.pdf 😎Code github.com/marcoppasini/musika

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💓 Gesture Recognition in 80's 💓 👉The #Casio AT-550 was offering the edge gesture recognition in 1984! 😎Review https://bit.ly/3fcPia6 😎Clip: youtube.com/watch?v=piFaJmYpQfQ

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📯Modeling the Human Pose Manifolds📯 👉#Meta Pose-NDF: continuous model for plausible human poses based on neural distance fields 😎Review https://bit.ly/3f6X59o 😎Paper arxiv.org/pdf/2207.13807.pdf 😎Project virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/posendf 😎Code github.com/garvita-tiwari/PoseNDF

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🛎️🛎️Autoregressive NeRF-Avatar🛎️🛎️ 👉AutoAvatar by #Meta: autoregressive method for modeling dynamically deforming human bodies from raw scans 😎Review https://bit.ly/3W0oTgo 😎Paper arxiv.org/pdf/2203.13817.pdf 😎Project zqbai-jeremy.github.io/autoavatar 😎Code github.com/facebookresearch/AutoAvatar

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↕️SOTA Action Detector @90+ FPS!↕️ 👉YOWO-plus: real-time method for spatio-temporal action detection. YOWO-Nano the fastest! 😎Review https://bit.ly/3TUdhcI 😎Paper arxiv.org/pdf/2210.11219.pdf 😎Code github.com/yjh0410/PyTorch_YOWO

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🤖JRBD: Egocentric Perception of Humans🤖 👉Stanford -> JRDB-Pose: Dataset with 600,000+ body pose annotations! 😎Review https://bit.ly/3gEZBE4 😎Paper arxiv.org/pdf/1910.11792.pdf 😎Project jrdb.erc.monash.edu/

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🤯 Full-Body from head/hand signals 🤯 👉#Meta unveils AvatarPoser: first full-body pose method via user’s head/hands 😎Review https://bit.ly/3gESR9y 😎Paper arxiv.org/pdf/2207.13784.pdf 😎Code github.com/eth-siplab/AvatarPoser

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🎨 UniColor: Unified Colorization 🎨 👉The first unified framework for colorization via stroke, exemplar, text, and a mix of them 😎Review https://bit.ly/3gESR9y 😎Paper arxiv.org/pdf/2209.11223.pdf 😎Project luckyhzt.github.io/unicolor 😎Code (SOON)