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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 17 261 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 17 261 suscriptores.

Según los últimos datos del 27 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 242, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 16.94%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.10% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 923 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 225 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 16.
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 28 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.

17 261

Suscriptores

-224 horas

+67 días

+24230 días

2 923

Visitas de la publicación

~ 1 22524 horas

~ 1 52548 horas

16.94%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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🎆 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

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☃️ 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/

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❄️ 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

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🐬 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

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🥑 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

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🤯 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

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🔥#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

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🥻 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

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🪴 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

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🎸 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

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🏜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

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🔥🔥 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)

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🖼️ 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

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🔥 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

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🔍 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

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🟥 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

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☔ 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

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🎯 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

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🧲 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

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🐲 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