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

本篇论文提出了一个双管齐下的方法来解决单视图图像的三维重建问题，引入数据先验的概念并设计了3D-LMNet，使用潜在嵌入匹配的方法进行三维重建，在概率潜在空间中学习多个与输入视图一致的重建结果，使用新颖的视图分化损失函数实现不同角度的多方案三维重建，实验证明该方法在真实和合成数据集上的性能均超过了现有技术。

Jul, 2018

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

本研究提出了一种名为GRNet的新方法，以3D网格为中间表示形式，通过保留结构和上下文信息来完善不完整的3D点云，并采用新的梯度损失函数来计算预测和真实点云之间的L1距离，实验结果表明这种方法在多个基准测试中表现优秀。

Jun, 2020

本文介绍了一种名为SnowflakeNet的点云完成算法，采用Snowflake Point Deconvolution (SPD)来生成完整的点云，通过引入skip-transformer和SPD来学习最佳匹配局部区域的点分割模式，生成具有结构性和精细几何细节的点云，实验结果表明该方法优于现有的点云完成方法。

Aug, 2021

我们提出了一种新的卷积算子，用于点云完成的任务。我们的方法的一个显著特点是与相关工作相反，它不需要任何最大池化或体素化操作。我们的算子不断提取具有置换不变性的特征，以保留细粒度的几何细节，通过对特征激活的软池化，从而学习编码器中的点云嵌入。通过特定设计的跳跃连接，将对应层之间的链接建立在编码器和解码器之间，以克服这类结构常见的限制，同时在点云完成任务中达到了最佳性能。

May, 2022

本研究提出了一种新的点云完整性方法Point-PC，使用记忆网络检索形状先验，并设计了有效的因果推断模型来选择缺失的形状信息以帮助点云完整性。

May, 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

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

在不需要完备地面真实数据的情况下，使用单个部分点云对象，我们提出了MAL-SPC，一个能够有效利用物体级和类别特定几何相似性来完成缺失结构的框架。通过引入 Pattern Retrieval Network 来提取部分输入和预测形状之间的相似位置和曲率模式，然后利用这些相似性来密集化和优化重建结果。此外，我们将重建完成的形状渲染为多视角深度图，并设计了一个对抗学习模块，从类别特定的单视角深度图像中学习目标形状的几何结构。为了实现各向异性渲染，我们设计了一种密度感知半径估计算法来提高渲染图像的质量。与现有最先进的方法相比，我们的 MAL-SPC 取得了最佳的结果。我们将在此网址公开提供源代码。

Jul, 2024