Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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 17 145 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
Архів дописів
🔥 Stable Diffusion 2.0 is out! 🔥
👉The open-source of #StableDiffusion V2 just released. Magic 🤯
😎Review https://bit.ly/3XwGInO
😎Code github.com/Stability-AI/stablediffusion
😎Blog stability.ai/blog/stable-diffusion-v2-release
🍹 Perceptual NeRF-Inpainting 🍹
👉A novel complete process for #3D scene manipulation powered by NeRF
😎Review https://bit.ly/3Vn0EaT
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.12254.pdf
😎Project spinnerf3d.github.io
🖌️ Neural Semantic Image Synthesis 🖌️
👉Adobe unveils SceneComposer: text to 2D semantic canvas with precise shapes
😎Review https://bit.ly/3EtDyIL
😎Project zengyu.me/scenec
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.11742.pdf
😎Code github.com/zengxianyu/scenec
🔥🔥 "There can be only one" 🔥🔥
👉#Catfighting from the #AI community 😂
😎Review https://bit.ly/3Ax5I4n
🧟♀️ Generative Neural Texture for Avatars 🧟♀️
👉Novel #3D GAN for (the most, ever) detailed facial avatars from unstructured 2D images
😎Review https://bit.ly/3EvF0dS
😎Project mrtornado24.github.io/Next3D/
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.11208.pdf
😎Code github.com/MrTornado24/Next3D
🔥🔥MagicVideo: Text-To-Video #AI🔥🔥
👉MagicVideo: novel efficient text-to-video AI based on latent diffusion models
😎Review https://bit.ly/3UX5YCd
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.11018.pdf
😎Project magicvideo.github.io/
🎴VideoINR: Neural Video Super-Resolution🎴
👉VideoINR: the new SOTA in Continuous Space-Time Super-Resolution is out!
😎Review https://bit.ly/3gpeudY
😎Paper arxiv.org/pdf/2206.04647.pdf
😎Project zeyuan-chen.com/VideoINR
😎Code github.com/Picsart-AI-Research/VideoINR-Continuous-Space-Time-Super-Resolution
🔥Perfect Human Annotation by Google!🔥
👉TAP-Vid dataset: accurate human annotations + synthetic videos with PERFECT ground-truth
😎Review https://bit.ly/3i1KRzZ
😎Code github.com/deepmind/tapnet
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.03726.pdf
🛸Flying-Drones Additive Manufacturing🛸
👉A novel aerial additive manufacturing (Aerial-AM) system via Drones
😎Review https://bit.ly/3XoLZOu
😎Paper www.nature.com/articles/s41586-022-04988-4
🪄The new SOTA in Text-to-3D is out!🪄
👉#Nvidia unveils Magic3D: generative #AI to create #3D textured mesh from text prompts
😎Review https://bit.ly/3Vb6jAO
😎Project deepimagination.cc/Magic3D
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.10440.pdf
🔥#StableDiffusion Dataset is out! 🔥
👉DIFFUSIONDB: first large-scale text-to-image dataset: 14 MILLION images with Stable Diffusion!
😎Review https://bit.ly/3V9CpNh
😎Project poloclub.github.io/diffusiondb
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.14896.pdf
😎Repo github.com/poloclub/diffusiondb
💎 3DiM: Diffusion Model by Google 💎
👉3DiM: diffusion model for 3D novel view synthesis from as few as a single image
😎Review bit.ly/3UTJFgA
😎Project 3d-diffusion.github.io
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.04628.pdf
🐠 FathomNet: #AI in the Oceans 🐠
👉Open-source image dataset for AI about oceans and its inhabitants
😎Review https://bit.ly/3GsW3jh
😎Project fathomnet.org/fathomnet/#/
😎Paper www.nature.com/articles/s41598-022-19939-2
🔥 ROVIS: Robust Online VIS 🔥
👉ROVIS is a novel method for robust online VIS that exhibits impressive accuracy on long clips
😎Review https://bit.ly/3UMugyv
😎Project zitongzhan.github.io/rovis_page/
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.09108.pdf
♾ The Universal Image Segmentation ♾
👉OneFormer is the universal framework that unifies: semantic, instance & panoptic 🤯
😎Review https://bit.ly/3g4OAfD
😎Project praeclarumjj3.github.io/oneformer
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.06220.pdf
😎Code github.com/SHI-Labs/OneFormer
🎃 eDiff-I: Generative AI by #Nvidia 🎃
👉eDiff-I: generative AI for text-to-image with instant style transfer & "paint-with-words"
😎Review https://bit.ly/3UEESzk
😎Project deepimagination.cc/eDiffi
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.01324.pdf
🧶Open-Source Neural Inpainting Suite🧶
👉Lama Cleaner: a free and open-source inpainting tool powered by SOTA #AI model
😎Review https://bit.ly/3Ex2aSq
😎Project github.com/Sanster/lama-cleaner
🏔️ InfiniteNature-Zero: ∞ Video 🏔️
👉Open-source generative #AI for unbounded flythrough videos of natural scenes
😎Review https://bit.ly/3hJYELa
😎Paper arxiv.org/pdf/2207.11148.pdf
😎Project infinite-nature-zero.github.io
😎Code https://github.com/google-research/google-research/tree/master/infinite_nature_zero
🔫 Real-Time Auto Neural Mapping 🔫
👉Robot can densely annotate a scene via fully-autonomous experimental interactions
😎Review https://bit.ly/3GfwQbY
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.17325.pdf
😎Project ihaughton.github.io/RobE
🍉 Unifying Flow, Stereo & Depth 🍉
👉A unified neural model for motion and #3D perception tasks
😎Review https://bit.ly/3AbdnFk
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.05783.pdf
😎Project haofeixu.github.io/unimatch/
😎Code github.com/autonomousvision/unimatch
