بينما جذبت تقنية زيادة دقة الصورة من صورة واحدة (SISR) اهتمامًا كبيرًا في السنوات الأخيرة، فإن الطرق المقترحة محدودة بتعلم أولويات الصور بهدف إضافة تفاصيل عالية التردد. بالمقابل، تقدم تقنية زيادة الدقة من عدة إطارات (MFSR) إمكانية إعادة بناء تفاصيل غنية من خلال دمج المعلومات الإشارية من عدة صور متزاحة. هذا الميزة الأساسية، بالإضافة إلى الزيادة المستمرة في شعبية التصوير المتتابع، جعلت MFSR مشكلة مهمة للتطبيقات الواقعية.نقترح هندسة جديدة لمهمة زيادة الدقة من مجموعة صور متتابعة. شبكتنا تأخذ عدة صور RAW ضوضائية كمدخلات، وتنتج صورة RGB ذات دقة عالية وخالية من الضوضاء كمخرج. يتم تحقيق ذلك عن طريق محاذاة واضحة لتمثيلات عميقة للإطارات المدخلة باستخدام الجريان البصري على مستوى البكسل. ثم يتم دمج المعلومات من جميع الإطارات بشكل تكيفي باستخدام وحدة دمج تعتمد على الانتباه. لتمكين التدريب والتقييم على بيانات حقيقية، قمنا أيضًا بتقديم مجموعة بيانات BurstSR، والتي تتكون من سلاسل صور الهاتف الذكي وأصل حقيقي بدقة عالية من الكاميرات الرقمية ذات العدسة单车反了，这里应该是“أحادية العدسة” (DSLR). لتمكين التدريب والتقييم على بيانات حقيقية، قمنا أيضًا بتقديم مجموعة بيانات BurstSR، والتي تتكون من سلاسل صور الهاتف الذكي وأصل حقيقي بدقة عالية من الكاميرات الرقمية أحادية العدسة (DSLR). نقوم بإجراء تحليل تجريبي شامل يظهر فعالية الهندسة المقترحة.