CVPR2019论文，同样是将单帧模糊图片转换为高清视频。应该说是follow之前CVPR2018的工作，做了不少的改进。
之前那篇做I2V的论文，因为loss设计和网络训练的原因，不能Handel大运动、大blur，这篇文章解决了之前的问题，并且通过隐性学习temporal order，可以直接生成whole sequence。
网络整体的pipeline如图，
在训练的时候，网络的RVE部分先使用高清的多帧进行学习，学习得到的tensor表示视频的运动信息（后面将这个运动信息用于RVD的初始化）。RVD网络用于估计光流，然后和中间帧（已知）进行warp操作。同时BIE网络用于单图deblur（需要利用RVE的信息），网络的权重需要满足BIE(xB) ≈ RVE(x1..N)
RVE、BIE结构如图，
这里使用multi-scale的方式估计光流，如图
在测试时没有清晰的中间帧，更没有前后帧，使用如图网络对中间帧进行deblur
