为推动多模态点云补全发展，研究人员提出了ModelNet-MPC基准，包含大规模点云和渲染图像。他们还提出了DuInNet网络，通过点云和图像的特征交互学习形状的几何和纹理特征。实验证明，DuInNet在补全任务中优于现有方法。