نُقدّم إطارًا فعّالًا يُسمّى "Simple Swap" (SimSwap)، يهدف إلى تحقيق تبديل الوجه بشكل عام وعالي الولادة. على عكس الطرق السابقة التي إما تفتقر إلى القدرة على التعميم على هويات عشوائية أو تفشل في الحفاظ على السمات مثل التعبير الوجهي واتجاه النظر، فإن إطارنا قادر على نقل هوية الوجه المُصدر (الوجه المُعطى) إلى الوجه الهدف (الوجه المستهدف) مع الحفاظ على سمات الوجه الهدف. نُعالج هذه العيوب السابقة باتباع طريقتين. أولاً، نُقدّم وحدة حقن الهوية (ID Injection Module - IIM)، التي تقوم بنقل معلومات الهوية من الوجه المُصدر إلى الوجه الهدف على مستوى الميزات. وباستخدام هذه الوحدة، نُوسّع بنية خوارزمية تبديل الوجه المُخصصة لهوية معينة لتصبح إطارًا لتبديل الوجه العشوائي. ثانيًا، نُقدّم دالة فقدان التطابق الضعيف للسمات (Weak Feature Matching Loss)، التي تساعد بشكل فعّال إطارنا على الحفاظ على السمات الوجهية بطريقة غير مباشرة. أظهرت التجارب الواسعة على صور وجوه من البيئة الطبيعية أن SimSwap قادر على تحقيق أداءً تنافسيًا في نقل الهوية مع الحفاظ على السمات بشكل أفضل من الطرق الرائدة السابقة. تم إتاحة الكود المصدر على GitHub بالفعل: https://github.com/neuralchen/SimSwap.