FMA-Net es un modelo de aprendizaje profundo para superresolución y desdifuminación de vídeo. Permite restaurar vídeos de baja resolución y borrosos a alta resolución y nitidez. Gracias a su filtrado dinámico guiado por flujo y a la técnica de refinamiento iterativo de características mediante multi-atención, procesa eficazmente los grandes movimientos en el vídeo, logrando una superresolución y desdifuminación conjuntas. Su estructura es sencilla, pero sus resultados son notables, siendo ampliamente aplicable en ámbitos como la mejora y edición de vídeo.