نعالج مشكلة إنشاء إطار فيديو جديد في مقطع فيديو موجود، سواء بين الإطارات الموجودة (الإدراجه) أو بعد تلك الإطارات (التوقع). تعد هذه المشكلة صعبة بسبب تعقيد مظهر الفيديو والحركة فيه بشكل كبير. غالبًا ما تفشل الحلول التقليدية القائمة على التدفق البصري في الأماكن التي يكون فيها تقدير التدفق صعبًا، بينما غالبًا ما تنتج الطرق الحديثة القائمة على الشبكات العصبية والتي تخمن قيم البكسل مباشرة نتائج ضبابية. نجمع بين مزايا هذين المنهجين من خلال تدريب شبكة عميقة تتعلم كيفية إنشاء إطارات الفيديو عن طريق تدفق قيم البكسل من الإطارات الموجودة، والتي نسميها التدفق البيكسل العميق (Deep Voxel Flow). لا يتطلب أسلوبنا أي رقابة بشرية، ويمكن استخدام أي مقطع فيديو كبيانات تدريبية عن طريق حذف ثم تعلم التنبؤ بالإطارات الموجودة. تعتبر هذه التقنية فعالة ويمكن تطبيقها بأي دقة للفيديو. نوضح أن طريقتنا تنتج نتائج تتفوق عليها الحالة الراهنة للتقنية من الناحيتين الكمية والنوعية.