本論文では、低解像度（LR）動画から高忠実度の高解像度（HR）動画を生成する新しいビデオ超解像手法を提案します。従来の手法は、主に時間的な近傍フレームを活用して現在のフレームの超解像を支援していましたが、空間的なフレームアライメントの難しさや類似したLR近傍フレームからの有用な情報不足により、性能向上が限られていました。これに対し、我々はフレームアライメントなしでビデオ超解像を行うクロスフレーム非局所注意機構を開発しました。これにより、動画内の大きな動きに対してより堅牢な処理が可能となります。さらに、近傍フレームを超えた情報を取得するために、一般的な動画詳細を超解像学習中に記憶する新たなメモリ拡張型注意モジュールを設計しました。実験結果は、フレームアライメントを行わない場合でも最新手法と比較して大規模な動きのある動画で優れた性能を達成できることを示しています。当方のソースコードは公開される予定です。