视频超分辨率旨在从对应的低分辨率视频中生成高分辨率视频，近年来受到越来越多关注。本文提出一种新方法，能够以分层方式有效融合时间信息。该方法将输入视频序列划分为若干组，每组对应一种帧率。这些组别提供了互补信息，用于恢复参考帧中缺失的细节，随后通过注意力模块与深层组内融合模块进行进一步整合。此外，本文还提出一种快速空间对齐策略，以应对具有大运动的视频。大量实验结果表明，所提模型在处理具有不同运动特性的视频时表现出色，在多个基准数据集上均取得了优于现有先进方法的性能。