本文探讨了全波形反演（FWI）中的波速分布估计，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的编码器-求解器预处理器，以降低计算复杂度。通过自监督学习和生成模型，提升了地下物理速度参数的重构精度，并展示了相较于传统方法的优势。此外，研究表明大数据对深度学习模型性能的提升效果显著。