نقترح تمثيل الأشكال كتشوهات ودمج لـ هياكل ثلاثية الأبعاد أساسية قابلة للتعلم، وهي عناصر أولية ناتجة عن التدريب على مجموعة من الأشكال. نثبت أن الهياكل الثلاثية الأبعاد القابلة للتعلم تؤدي إلى تحسينات واضحة في إنشاء وتوفيق الأشكال الثلاثية الأبعاد. بشكل أكثر دقة، نقدم طريقتين مكملتين لتعلم الهياكل الأساسية: (i) تعلم تشوهات الباث (patch deformation learning) و (ii) تعلم تحويل النقاط (point translation learning). يمكن توسيع كلتا الطريقتين إلى هياكل مجردة ذات أبعاد أعلى للحصول على نتائج أفضل. نقيم طريقتنا في مهمتين: إعادة بناء أشياء ShapeNet وتقدير التوافق الكثيف بين المسح البشري (تحدي FAUST بين الفرق). نظهر تحسيناً بنسبة 16% مقارنة بطرق تشوه السطح لإعادة بناء الشكل، وتفوقنا على أفضل النتائج الحالية في تحدي FAUST بين الفرق بنسبة 6%.