Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning
Открыть в 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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning
Канал AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning (@ai_deeplearning) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 17 137 подписчиков, занимая 7 702 место в категории Технологии и приложения и 2 235 место в регионе Малайзия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 17 137 подписчиков.
Согласно последним данным от 24 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -197, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 25.73%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.87% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 411 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 177 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 26.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как framework, object, dataset, tba, depth.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 25 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
17 137
Подписчики
-724 часа
-427 дней
-19730 день
Архив постов
🗺️ 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)
🗺️ S-NeRF: NeRF for Street Views 🗺️
👉S-NeRF: novel view synthesis of streets & foreground moving vehicles jointly
🌸 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
🩻 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
🛸 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
👑 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
🐇 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
🏉 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
⚽️ 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
🪞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
🪁 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
🫳 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
🏀 #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
🛡️ 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
🌶️ 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
🦩 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/
📬 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
🦞 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
🌅 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
🌅 Novel semantics-guided natural synthesis 🌅
👉Alibaba #AI unveils a novel semantics-guided view synthesis of natural scenes
