AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

Відкрити 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

Малайзія2 235 Технології та додатки7 702...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

Канал AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning (@ai_deeplearning) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 17 145 підписників, посідаючи 7 702 місце в категорії Технології та додатки та 2 235 місце у регіоні Малайзія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 17 145 підписників.

За останніми даними від 24 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -197, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 25.73%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.87% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 411 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 177 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 26.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як framework, object, dataset, tba, depth.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 25 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

17 145

Підписники

-724 години

-427 днів

-19730 день

4 411

Перегляди допису

~ 1 17724 години

~ 1 35348 годин

25.73%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

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