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

提出了一种基于两个分支的神经网络，用于点云的完形填充，其中第一个分支是连锁的对象完形子网络，第二个分支是一个自编码器，共同利用局部输入和粗糙输出来保留对象细节，并使用相同的特征提取器学习形状完形的全局特征，实验结果表明，该方法在点云完形填充任务上的效果超越了现有技术的方法。

Oct, 2020

本文提出了一种新型样式点生成器（SpareNet），通过具有通道注意性的EdgeConv来充分利用点特征中的局部结构和全局形状，将形状特征视为风格代码，以调节折叠过程中的标准化层，提高了其生成复杂和忠实形状的能力，然后将完成的点投影到深度图中并应用对抗性训练来在不同视点下提倡感知逼真度。在ShapeNet和KITTI上的全面实验验证了我们方法的有效性，展现了超过其他方法的视觉质量和量化性能。

Mar, 2021

本文介绍了使用基于体素的网络和边缘生成（VE-PCN）来实现点云补全的方法，该方法采用多尺度网格特征学习来生成更真实的表面细节，并在公开数据集上进行了评估，表现优于现有的最先进方法。

Aug, 2021

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方法，将点云补全问题转化为集合转换问题，并设计了一种名为PoinTr的新模型，采用Transformer编码器-解码器架构进行点云补全。通过将点云表示为带有位置嵌入的无序点组的集合，我们将输入数据转换为点代理的序列，并使用Transformer进行生成。为了更好地利用点云的3D几何结构的归纳偏差，我们进一步设计了一个几何感知块，以显式模拟本地几何关系。我们还进一步提出了AdaPoinTr，并在点云完成期间开发了自适应查询生成机制和新颖的去噪任务，实现了模型的高效和有效训练。我们还展示了我们的方法可以扩展到场景级点云完成方案，并设计了一种新的几何增强语义场景完成框架。我们的方法在现有和新提出的数据集上进行了大量实验证明其有效性，获得了6.53CD的PCN，0.81CD的ShapeNet-55和0.392MMD的真实KITTI，在各种基准测试中均超过了其他工作，并建立了新的技术水平。值得注意的是，AdaPoinTr可以以更高的吞吐量和更少的FLOP实现如此令人满意的性能，而不像以前的最佳方法。

Jan, 2023

本文介绍SVDFormer，一种创新的网络用于解决点云完成中的两个具体挑战：从不完全的点云中理解忠实的整体形状和生成高精度的局部结构。

Jul, 2023

基于分治法的点云生成框架，通过基于可学习先验的补丁生成器和点块转换器，实现了高保真度点云生成，并在ShapeNet数据集上优于最新的高保真度点云生成方法。

Jul, 2023

通过引入多样性惩罚和多尺度鉴别器，我们提出了一种新颖的条件生成对抗网络，可以从部分观察到的点云中生成多种多样的合理完整形状，这一方法在尊重部分观测的同时获得了更大的完成多样性。

Nov, 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