Diese Arbeit präsentiert eine ansichtsgeleitete Lösung für die Aufgabe der Punktwolken-Vervollständigung. Im Gegensatz zu den meisten bestehenden Methoden, die fehlende Punkte direkt anhand von Formvorwissen schätzen, adressieren wir diese Aufgabe durch die Einführung von ViPC (view-guided point cloud completion), das entscheidende globale Strukturinformationen aus einem zusätzlichen Einzelbild nutzt. Durch die Nutzung eines Rahmens, der sequenziell effektive Fusionen zwischen Modality und Ebene durchführt, erreicht unsere Methode signifikant bessere Ergebnisse im Vergleich zu typischen bestehenden Ansätzen auf einem neuen, großskaligen Datensatz, den wir für die ansichtsgeleitete Punktwolken-Vervollständigung zusammengestellt haben.