تهدف التداخلية بين إطارات الفيديو (VFI) إلى إنشاء إطارات وسيطة غير موجودة بين الإطارات المتاحة. تعتمد خوارزميات VFI القائمة على التدفق على تقدير حقول الحركة الوسيطة لتحويل الإطارات المتاحة. إلا أن تعقيد الحركات في العالم الحقيقي وغياب الإطار المرجعي يجعلان تقدير الحركة تحديًا كبيرًا. تعتمد العديد من الطرق المتطورة حاليًا على نمذجة العلاقات الترابطية بين إطارين متجاورين بهدف تحسين دقة تقدير الحركة. في الطرق الشائعة، يعتمد مجال الاستقبال (receptive field) لنمذجة الترابطات على مستويات عالية من الدقة على الحقول الحركية المقدرة مسبقًا. ونتيجة لذلك، يعاني هذا النوع من الطرق من ضعف الأداء عند التعامل مع الأجسام الصغيرة والسريعة الحركة. ولتحسين نمذجة الترابطات وإنتاج حقول حركة أكثر دقة، نقترح طريقة الترابط الثنائي المُست queried بكثافة (DQBC)، التي تخلص من مشكلة الاعتماد على مجال الاستقبال، مما يجعلها أكثر ملاءمة للأجسام الصغيرة والسريعة الحركة. تُعدّل الحقول الحركية الناتجة بمساعدة DQBC وترقى بها باستخدام ميزات سياقية. وبعد تثبيت الحقول الحركية، تقوم شبكة CNN تُسمى SynthNet بإنشاء الإطار المُدخل النهائي. تُظهر التجارب أن منهجنا يحقق دقة أعلى وبزمن استجابة أقل مقارنة بالطرق الرائدة في المجال. يمكن الوصول إلى الكود المصدري عبر الرابط: https://github.com/kinoud/DQBC.