تُعتمد معظم الطرق الحديثة لتحسين دقة الفيديو (SR) إما على نهج تكراري لمعالجة الإطارات منخفضة الدقة (LR) من نافذة زمنية متزاحة، أو تُستعمل النتائج المحسوبة مسبقًا لتحسين الدقة لمساعدة إعادة بناء الإطار الحالي بشكل متكرر. حاولت بعض الدراسات دمج هذين الهيكلين لتكوين إطار هجين، لكنها فشلت في استغلال إمكاناته بالكامل. في هذا البحث، نقترح إطارًا شاملاً (Omniscient Framework) يُستخدم ليس فقط النتائج السابقة لتحسين الدقة، بل أيضًا النتائج المحسوبة حاليًا ومستقبلية. يتميز هذا الإطار الشامل بأنه أكثر عمومية، حيث يمكن اعتبار الإطارات التكرارية والمتكررة والهجينة كحالات خاصة منه. يمكّن الإطار الشامل المقترح المُولِّد من الأداء بشكل أفضل مقارنةً ببدائله في الإطارات الأخرى. تُظهر التجارب الوافرة على مجموعات بيانات عامة أن طريقتنا تتفوق على أحدث الطرق من حيث المقاييس الموضوعية، والتأثيرات البصرية الذاتية، ومستوى التعقيد. سيتم الإفصاح عن الشفرة المصدرية لطريقتنا بشكل علني.