يهدف التحرير السطحي للوجه إلى إنتاج صور للوجوه تمت مُعالجة سماتها المرغوبة واحدةً أو أكثر، مع الحفاظ على التفاصيل الأخرى. على عكس الطرق السابقة مثل استرجاع GAN، التي تعاني من عملية إعادة خريطة مكلفة، نقترح شبكة تغذية أمامية بسيطة لإنتاج صور وجوه مُعدّلة عالية الدقة. وباستخدام معلومات سابقة موجودة وسهلة الحصول، يمكن لطريقتنا التحكم في سمات الوجه المختلفة، ونقلها، وتعديلها في الصور الواقعية. وبالتالي، يمكن تطبيق الطريقة المقترحة في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل تبديل الوجوه، وإعادة إضاءة الوجوه، ونقل المكياج. في طريقتنا، نُفصّل الهوية، والتعبير، والوضعية، والإضاءة باستخدام معلومات ثلاثية الأبعاد؛ ونُفصل النسيج والألوان باستخدام رموز أسلوبية حسب المناطق. وتُدمج جميع هذه المعلومات في التعلم المضاد من خلال وحدة التطبيع الهوية-الأسلوب التي نقترحها. كما نُقدّم خسائر فصل مُفصّلة لتعزيز المحول على استخلاص المعلومات بشكل مستقل من كل سمة. وقد أُجريت تقييمات كمية ونوعية شاملة. وبإطار واحد، تحقق طريقتنا أفضل النتائج أو نتائج تنافسية في مجموعة متنوعة من تطبيقات الوجه.