本文提出了一种数据驱动的3D形状补全方法，结合深度神经网络和3D形状合成，能够有效预测缺失数据并重建高分辨率细节。该方法在多个基准测试中表现优于现有技术，具备高效和准确的形状补全能力。

测试时训练的3D形状补全
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