本稿では、点群補完（point cloud completion）タスクに対するビュー誘導型の解決手法を提示する。既存の多くは形状事前知識（shape priors）を用いて欠損点を直接推定するが、本研究では、追加の単一視点画像から欠落している重要なグローバル構造情報を取り入れることで、このタスクにアプローチする。視覚情報と点群データの間で効果的なクロスモダリティ融合およびクロスレベル融合を逐次的に行うフレームワークを採用することで、本手法は、我々がビュー誘導型点群補完タスク用に新たに構築した大規模データセットにおいて、従来の代表的な手法と比較して顕著に優れた性能を達成した。