——基于超分辨率生成对抗网络与残差网络的地震波时空多尺度全波形反演全波形反演（FWI）是估算地下模型参数的一种流行方法，通常采用频率多尺度串行反演策略以达到所需的分辨率。然而，这种方法计算成本高，并且由于速度模型的分辨率依赖于频率，通常会产生不精确的结果。为了提高FWI的效率和准确性，本研究引入了一种基于深度学习的改进型空间多尺度串行高分辨率反演策略。该策略首先利用粗网格进行低频反演以捕捉地下总体