Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

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 124 Технології та додатки7 500...

📈 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 17 261 підписників, посідаючи 7 500 місце в категорії Технології та додатки та 2 124 місце у регіоні Малайзія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 17 261 підписників.

За останніми даними від 24 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 258, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 16.76%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.11% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 893 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 227 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 16.
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 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.

17 261

Підписники

-224 години

+27 днів

+25830 днів

2 893

Перегляди допису

~ 1 22724 години

~ 1 55648 годин

16.76%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

17 261

🌳 HD Video Object Insertion 🌳 👉VideoAnydoor is a novel zero-shot video object insertion #AI with high-fidelity detail preservation and precise motion control. All-in-one: video VTON, face swapping, logo insertion, multi-region editing, etc. 👉Review https://t.ly/hyvRq 👉Paper arxiv.org/pdf/2501.01427 👉Project videoanydoor.github.io/ 👉Repo TBA

17 261

⭐TOP 10 Papers you loved - 2024⭐ 👉Here the list of my posts you liked the most in 2024, thank you all 💙 𝐏𝐚𝐩𝐞𝐫𝐬: ⭐"Look Ma, no markers" ⭐T-Rex 2 Detector ⭐Models at Any Resolution 👉The full list with links: https://t.ly/GvQVy

17 261

🔄️ Orient Anything in 3D 🔄️ ️ 👉Orient Anything is a novel robust image-based object orientation estimation model. By training on 2M rendered labeled images, it achieves strong zero-shot generalization in the wild. Code released💙 👉Review https://t.ly/ro5ep 👉Paper arxiv.org/pdf/2412.18605 👉Project orient-anything.github.io/ 👉Code https://lnkd.in/d_3k6Nxz

17 261

🍄 Open-MLLMs Self-Driving 🍄 👉OpenEMMA: a novel open-source e2e framework based on MLLMs (via Chain-of-Thought reasoning). Effectiveness, generalizability, and robustness across a variety of challenging driving scenarios. Code released under Apache 2.0💙 👉Review https://t.ly/waLZI 👉Paper https://arxiv.org/pdf/2412.15208 👉Code https://github.com/taco-group/OpenEMMA

17 261

🫶 Dynamic Cam-4D Hands 🫶 👉The Imperial College unveils Dyn-HaMR, the first approach to reconstruct 4D global hand motion from monocular videos recorded by dynamic cameras in the wild. Code announced under MIT💙 👉Review https://t.ly/h5vV7 👉Paper arxiv.org/pdf/2412.12861 👉Project dyn-hamr.github.io/ 👉Repo github.com/ZhengdiYu/Dyn-HaMR

17 261

🐕 Gaze-LLE: Neural Gaze 🐕 👉Gaze-LLE: novel transformer framework that streamlines gaze target by leveraging features from frozen DINOv2 encoder. Code & models under MIT 💙 👉Review https://t.ly/SadoF 👉Paper arxiv.org/pdf/2412.09586 👉Repo github.com/fkryan/gazelle

17 261

🌹 4D Neural Templates 🌹 👉#Stanford unveils Neural Templates, generating HQ temporal object intrinsics for several natural phenomena and enable the sampling and controllable rendering of these dynamic objects from any viewpoint, at any time of their lifespan. A novel task in vision is born💙 👉Review https://t.ly/ka_Qf 👉Paper https://arxiv.org/pdf/2412.05278 👉Project https://chen-geng.com/rose4d#toi

17 261

🦢 Track4Gen: Diffusion + Tracking 🦢 👉Track4Gen: spatially aware video generator that combines video diffusion loss with point tracking across frames, providing enhanced spatial supervision on the diffusion features. GenAI with points-based motion control. Stunning results but no code announced😢 👉Review https://t.ly/9ujhc 👉Paper arxiv.org/pdf/2412.06016 👉Project hyeonho99.github.io/track4gen/ 👉Gallery hyeonho99.github.io/track4gen/full.html

17 261

🧤GigaHands: Massive #3D Hands🧤 👉Novel massive #3D bimanual activities dataset: 34 hours of activities, 14k hand motions clips paired with 84k text annotation, 183M+ unique hand images 👉Review https://t.ly/SA0HG 👉Paper www.arxiv.org/pdf/2412.04244 👉Repo github.com/brown-ivl/gigahands 👉Project ivl.cs.brown.edu/research/gigahands.html

17 261

🦘AniGS: Single Pic Animatable Avatar🦘 👉#Alibaba unveils AniGS: given a single human image as input it rebuilds a Hi-Fi 3D avatar in a canonical pose, which can be used for both photorealistic rendering & real-time animation. Source code announced, to be released💙 👉Review https://t.ly/4yfzn 👉Paper arxiv.org/pdf/2412.02684 👉Project lingtengqiu.github.io/2024/AniGS/ 👉Repo github.com/aigc3d/AniGS

17 261

🌈Motion Prompting Video Generation🌈 👉DeepMind unveils ControlNet, novel video generation model conditioned on spatio-temporally sparse or dense motion trajectories. Amazing results, but no code announced 😢 👉Review https://t.ly/VyKbv 👉Paper arxiv.org/pdf/2412.02700 👉Project motion-prompting.github.io

17 261

⚽Universal Soccer Foundation Model⚽ 👉Universal Soccer Video Understanding: SoccerReplay-1988 - the largest multi-modal soccer dataset - and MatchVision - the first vision-lang. foundation models for soccer. Code, dataset & checkpoints to be released💙 👉Review https://t.ly/-X90B 👉Paper https://arxiv.org/pdf/2412.01820 👉Project https://jyrao.github.io/UniSoccer/ 👉Repo https://github.com/jyrao/UniSoccer

17 261

🔥Video Depth without Video Models🔥 👉RollingDepth: turning a single-image latent diffusion model (LDM) into the novel SOTA depth estimator. It works better than dedicated model for depth 🤯 Code under Apache💙 👉Review https://t.ly/R4LqS 👉Paper https://arxiv.org/pdf/2411.19189 👉Project https://rollingdepth.github.io/ 👉Repo https://github.com/prs-eth/rollingdepth

17 261

👺HiFiVFS: Extreme Face Swapping👺 👉HiFiVFS: HQ face swapping videos even in extremely challenging scenarios (occlusion, makeup, lights, extreme poses, etc.). Impressive results, no code announced😢 👉Review https://t.ly/ea8dU 👉Paper https://arxiv.org/pdf/2411.18293 👉Project https://cxcx1996.github.io/HiFiVFS

17 261

👺 HiFiVFS: Extreme Face Swapping 👺 👉#Tencent unveils a novel video face swapping method called HiFiVFS, which can consistently generate HQ face swapping videos even in extremely challenging scenarios (occlusion, makeup, lights, extreme poses, etc.). Impressive results, no code announced😢 👉Review 👉Paper https://arxiv.org/pdf/2411.18293 👉Project https://cxcx1996.github.io/HiFiVFS

17 261

🧶SOTA track-by-propagation🧶 👉SambaMOTR is a novel e2e model (based on Samba) for long-range dependencies and interactions between tracklets to handle complex motion patterns / occlusions. Code in Jan. 25 💙 👉Review https://t.ly/QSQ8L 👉Paper arxiv.org/pdf/2410.01806 👉Project sambamotr.github.io/ 👉Repo https://lnkd.in/dRDX6nk2

17 261

🛟 StableAnimator: ID-aware Humans 🛟 👉StableAnimator: first e2e ID-preserving diffusion for HQ videos without any post-processing. Input: single image + sequence of poses. Insane results! 👉Review https://t.ly/JDtL3 👉Paper https://arxiv.org/pdf/2411.17697 👉Project francis-rings.github.io/StableAnimator/ 👉Code github.com/Francis-Rings/StableAnimator

17 261

🦙 EdgeCape: SOTA Agnostic Pose 🦙 👉EdgeCap: new SOTA in Category-Agnostic Pose Estimation (CAPE): finding keypoints across diverse object categories using only one or a few annotated support images. Source code released💙 👉Review https://t.ly/4TpAs 👉Paper https://arxiv.org/pdf/2411.16665 👉Project https://orhir.github.io/edge_cape/ 👉Code https://github.com/orhir/EdgeCape

17 261

🌎All Languages Matter: LMMs vs. 100 Lang.🌎 👉ALM-Bench aims to assess the next generation of massively multilingual multimodal models in a standardized way, pushing the boundaries of LMMs towards better cultural understanding and inclusivity. Code & Dataset 💙 👉Review https://t.ly/VsoJB 👉Paper https://lnkd.in/ddVVZfi2 👉Project https://lnkd.in/dpssaeRq 👉Code https://lnkd.in/dnbaJJE4 👉Dataset https://lnkd.in/drw-_95v

17 261

🦖Dino-X: Unified Obj-Centric LVM🦖 👉Unified vision model for Open-World Detection, Segmentation, Phrase Grounding, Visual Counting, Pose, Prompt-Free Detection/Recognition, Dense Caption, & more. Demo & API announced 💙 👉Review https://t.ly/CSQon 👉Paper https://lnkd.in/dc44ZM8v 👉Project https://lnkd.in/dehKJVvC 👉Repo https://lnkd.in/df8Kb6iz