FMA-Net est un modèle d'apprentissage profond conçu pour la super-résolution et le débruitage vidéo. Il permet de restaurer des vidéos de basse résolution et floues en vidéos haute résolution et nettes. Grâce à un filtrage dynamique guidé par le flux et un raffinement itératif des caractéristiques par attention multiple, il traite efficacement les grands mouvements dans les vidéos, réalisant ainsi une super-résolution et un débruitage vidéo conjoints. Ce modèle, simple dans sa structure et remarquable par ses résultats, s'applique largement aux domaines de l'amélioration et de l'édition vidéo.