通过基于学习的方法，利用生成建模和潜在流形优化来完成不完整的三维形状，我们的算法直接处理点云数据，成功地重建了在没有依赖基于示例数据库的检索的情况下大缺失区域的点云。

Jul, 2018

提出了一种级联细化网络结合粗到细的策略，通过考虑局部输入的细节和全局形状信息，保留了不完整点集中的现有细节，生成高保真度的缺失部分，并设计了一个补丁鉴别器来学习复杂的点分布，实验结果表明在 3D 点云完成任务中，我们的方法优于现有最先进的方法。

Apr, 2020

本文提出了一种Skip-Attention Network（SA-Net）算法，以增强点云补全任务中原始点云局部结构信息的提取过程，该算法通过skip-attention机制实现选取不同分辨率下不同局部结构信息的编码。实验表明，SA-Net算法在形状完整性生成上的性能好于当前的措施。

May, 2020

通过预测三维骨架以及从骨架点学习偏移量，提出了一种骨架桥接点完形网络（SK-PCN），将形状完形分解为结构估计和表面重建，并采用本地调整策略合并输入点云以进行表面细化。实验表明，相比于现有方法，该方法在点云和网格完成的各个对象类别上表现更好。

Oct, 2020

本文提出了一种基于点扩散和精化的点云补全范式，其中条件生成网络使用去噪扩散概率模型生成粗糙补全， 精修网络进一步改进完成后的点云的质量，并开发了一个新的双向路径架构。 这种架构既能从部分观察到的点云中有效地提取多级特征以指导补全，也能准确地操纵三维点的空间位置以获得光滑的表面和清晰的细节。通过广泛的实验，证明了本文提出的方法在点云完成方面优于以往的最先进方法。值得注意的是，在精细网络的帮助下，我们可以将DDPM的迭代生成过程加速50倍，而不会影响其性能。

Dec, 2021

本文提出了一种新的框架，学习了一个统一的、结构化的潜在空间，其中包括映射相关局部点云的多个完整的形状和遮挡代码对，并将这些代码合并以获取它们在统一潜在空间中的表示，通过建立这样一个统一的和结构化潜在空间，可以实现更好的局部-完整几何一致性和形状完成准确性，并在合成和现实世界的各种数据集上比现有的无监督方法表现更为出色。

Mar, 2022

本文提出了一种基于变分关系点补全网络（VRCNet）的框架，采用概率建模和关系增强技术，实现对不完整点云进行准确重建，并达到对部分点云进行3D分类和模型识别的目的。

Apr, 2023

Point cloud completion using a self-supervised framework called Partial2Complete (P2C) that utilizes incomplete point clouds to predict masked patches by learning prior information from different partial objects, incorporating a region-aware chamfer distance and a normal consistency constraint, and demonstrating comparable results to methods trained with complete shapes.

Jul, 2023

本文提出了一种名为Rotation-Invariant Completion Network (RICNet)的网络，它由两个部分组成：双流水线完成网络(DPCNet)和增强模块。RICNet在特征提取方面实现了更好的旋转不变性，并结合了人造对象的结构关系。实验证明，与现有方法相比，RICNet在点云的完成性能上表现出更好的表现。

Aug, 2023

我们提出了一个基于提示的点云补全框架，名为P2M2-Net，用于更可控和多样化的形状补全。通过使用Transformer模型，我们的框架能够高效地融合多模态特征并按照提示指导生成多样化的结果。我们在一个新的大规模PartNet-Prompt数据集上训练P2M2-Net，并在两个具有挑战性的形状补全基准上进行了广泛实验。定量和定性结果表明了引入提示进行更可控的部分感知点云补全和生成的有效性。

Dec, 2023