La densificación de una nube de puntos es un desafío crucial en aplicaciones visuales, especialmente al estimar una nube de puntos completa y densa a partir de una local e incompleta. Este documento presenta una red de completado de nube de puntos llamada FuNet para abordar este problema. Las redes actuales de completado de nube de puntos adoptan diversas metodologías, incluido el procesamiento basado en puntos y el procesamiento basado en convoluciones. A diferencia de los enfoques tradicionales de completado de formas, FuNet combina el procesamiento basado en puntos y el procesamiento basado en convoluciones para extraer sus características, y las fusiona a través de un módulo de atención para generar una nube de puntos completa de 1024 puntos a 16,384 puntos. Los resultados experimentales muestran que al comparar las redes de completado óptimas, FuNet disminuye el CD en un 5.17% y aumenta el puntaje F en un 4.75% en el conjunto de datos ShapeNet. Además, FuNet logra mejores resultados en la mayoría de las categorías en un pequeño conjunto de datos de muestra.