En las tareas de rellenado de imágenes digitales, los métodos de relleno de imágenes basados en el aprendizaje profundo han logrado resultados destacados al introducir información estructural previa en la red. Sin embargo, la relación correspondiente entre textura y estructura no se considera completamente, y la inconsistencia entre textura y estructura aparece en los resultados del método actual. En este documento, proponemos una red de doble rama con asistencia de rama estructural, que desacopla el rellenado de información de baja frecuencia y alta frecuencia utilizando ramas paralelas. Se introduce el módulo de fusión de características (FF) para integrar la información de características de las dos ramas, lo que garantiza efectivamente la consistencia de la estructura y la textura en la imagen. Se introduce el módulo de atención de características (FA) para extraer información de características a larga distancia, lo que mejora la consistencia entre las características locales de la imagen y la imagen en general y le da a la imagen una textura más detallada. Los experimentos en los conjuntos de datos de Paris StreetView y CelebA-HQ demuestran la efectividad y superioridad de nuestro método.