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
Показати більше📈 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 17 263 підписників, посідаючи 7 540 місце в категорії Технології та додатки та 2 147 місце у регіоні Малайзія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 17 263 підписників.
За останніми даними від 28 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 229, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 17.18%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.02% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 965 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 211 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 15.
- 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 29 жовтня, 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.
17 263
Підписники
+124 години
+17 днів
+22930 днів
Архів дописів
🐓 DREAMIX: General Diffusion Video Editors 🐓
👉#Google unveils the first diffusion-based method able to perform text-based motion/appearance editing of general videos
😎Review https://bit.ly/3I3Hq6B
😎Paper arxiv.org/pdf/2302.01329.pdf
😎Project dreamix-video-editing.github.io/
💧FLOW360: 360° Neural Optical Flow💧
👉 IIT unveils the first perceptually realistic 360° video benchmark dataset + SLOF method for OF tracking
😎Review https://bit.ly/3wMZZoX
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.11880.pdf
😎Project https://siamlof.github.io
🛋️🛋️ 100% Accurated #3D Labeling 🛋️🛋️
👉#Amazon unveils a novel tool for fine-grained 3D part labeling. Up to 100% accuracy! Paper (only😢)
😎Review https://bit.ly/3kYpQHQ
😎Paper https://arxiv.org/pdf/2301.10460.pdf
⭐ Mono-STAR: Unified Tracking/Reconstruction ⭐
👉Real-time 3D unified framework for semantic fusion, tracking, non-rigid deformation, and topological changes
😎Review https://bit.ly/3Dxvxmx
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.13244.pdf
😎Project github.com/changhaonan/Mono-STAR-demo
🚛 Text-driven Video Neural Editing 🚛
👉A novel text-guided video editing with both appearance/shape
😎Review https://bit.ly/3YcfMJO
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.13173.pdf
😎Project text-video-edit.github.io/
🎷Audio-Visual Semantic Segmentation🎷
👉A novel problem in #AI: pixel-level segmentation of objects that produce sound in the image frame
😎Review https://bit.ly/3wFY6dw
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.13190.pdf
😎Project opennlplab.github.io/AVSBench
😎Code github.com/OpenNLPLab/AVSBench
🐦 PhyCV: Physics-inspired Computer Vision 🐦
👉From UCLA, the first Physics-inspired Computer Vision Library
😎Review https://bit.ly/3HEWozI
😎Code github.com/JalaliLabUCLA/phycv
😎Project photonics.ucla.edu/2022/05/12/jalali-lab-open-sources-phycv-a-physics-inspired-computer-vision-library/
😍 CLIP/GPT3-driven Affective Faces 😍
👉Columbia unveils a novel framework for facial expressions retrieval given the context of the speaker
😎Review https://bit.ly/3HERna0
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.10939.pdf
😎Project realtalk.cs.columbia.edu
😎Code github.com/scottgeng00/realtalk
🔥CutLER: Unsupervised Segmentation 🔥
👉Novel paper by #META on detection & instance segmentation without human annotations
😎Review https://bit.ly/3DlFiUG
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.11320.pdf
😎Code github.com/facebookresearch/CutLER
😎Project people.eecs.berkeley.edu/~xdwang/projects/CutLER
🐕 MAV3D: #3D Video from Text 🐕
👉#META unveils a novel #AI for generating #3D dynamic videos from text
😎Review https://bit.ly/3WPRAvK
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.11280.pdf
😎Project make-a-video3d.github.io
🧠 SERENA: LLM for Mental Health Support 🧠
👉Interactive #AI (in "#chatgpt" style) designed for mental health counseling
😎Review https://bit.ly/3wtbW37
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.09412.pdf
😎Project https://serena.chat/
🧠 SERENA: LLM for Mental Health Support 🧠
👉Interactive #AI (in "#chatgpt" style) designed for mental health counseling
😎Review https://bit.ly/3wtbW37
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.09412.pdf
😎Project https://serena.chat/
♿ Detecting Vulnerable Pedestrian ♿
👉 BGSU opens a novel pedestrian dataset for vulnerable people
😎Review https://bit.ly/3JjVmu2
😎Paper arxiv.org/pdf/2212.06218.pdf
😎Project github.com/devvansh1997/BGVP
🔥 Neural Tracking via Weighted OF 🔥
👉The new SOTA in planar neural tracking is out. INSANE!
😎Review https://bit.ly/404gcDs
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.10057.pdf
😎Code github.com/serycjon/WOFT
😎Project cmp.felk.cvut.cz/~serycjon/WOFT
🪀 NeRF in Time, Space and Appearance 🪀
👉From Berkeley k-planes: a white-box model for radiance fields in arbitrary dimensions
😎Review https://bit.ly/3J8GiiS
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.10241.pdf
😎Project sarafridov.github.io/K-Planes/
😎Code github.com/sarafridov/K-Planes
⚡StyleGAN-T: unlocking the Power of GANs⚡
👉#Nvidia (+Tubingen) unveils StyleGAN-T to regain competitiveness to GANs vs. Diffusive Models
😎Review https://bit.ly/3HtKxEA
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.09515.pdf
😎Project sites.google.com/view/stylegan-t
😎Code github.com/autonomousvision/stylegan-t
🍄 BTS: Density Fields from Single View 🍄
👉Volumetric scene representation from a single image in challenging conditions
😎Review https://bit.ly/3wjHDvH
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.07668.pdf
😎Project fwmb.github.io/bts/
👑 OnePose++: One-Shot Pose 👑
👉Open-source (insane) keypoint-free pose pipeline for #AR
😎Review https://bit.ly/3kF0BdG
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.07673.pdf
😎Project zju3dv.github.io/onepose_plus_plus
😎Code github.com/zju3dv/OnePose_Plus_Plus
😎Dataset zjueducn-my.sharepoint.com/personal/12121064_zju_edu_cn/_layouts/15/onedrive.aspx
🏞OmniObject3D: Realistic 3D Dataset 🏞
👉Large-vocabulary #3D dataset for realistic perception, reconstruction & generation
😎Review https://bit.ly/3HlXyjp
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.07525.pdf
😎Project omniobject3d.github.io/
🎨 RecolorNeRF: #3D Color Editing 🎨
👉INSANE palette-based color editing of NeRF scenes
😎Review https://bit.ly/3GYjhfR
😎Paper arxiv.org/pdf/2301.07958.pdf
😎Project sites.google.com/view/recolornerf
