本文介绍了多种新颖的点云补全网络，包括双通道模态融合网络（DMF-Net）、基于提示的P2M2-Net和旋转不变完成网络（RICNet）。这些网络通过融合图像、文本和多模态特征，显著提升了点云的恢复和补全效果，实验结果表明其在多个数据集上优于现有方法，具有更好的鲁棒性和生成质量。

本文提出了一种名为P2M2-Net的点云补全框架，利用Transformer模型实现多模态特征融合，生成多样化的形状补全结果。实验表明，该方法在PartNet-Prompt数据集上进行部分感知点云补全时表现优越。