该文综述多项视频复原研究：DeMFI-Net通过流引导注意力相关特征增强与递归增强，将低帧率模糊视频转为高帧率清晰视频；FGST利用光流矫正模糊并重复嵌入以建模长时依赖；MAFFSRN以特征融合和多注意实现轻量超分；此外还包括递归融合与可变形时空注意的视频还原、ST-Multi-Flow与ST-GAN帧插值、SAFA自适应子网络时空超分、FLAIR条件扩散修复人脸视频、MAFC运动自适应反馈、ASF-Net对准-移位-融合去雨及LARA数据集、STDANet结合流动与清晰度去模糊。