في هذه الدراسة، نقدم طريقة جديدة ذات مرحلة واحدة لاستبدال الوجه دون الاعتماد على الموضوع (Subject-Agnostic Face Swapping) ونقل الهوية، تُسمى FaceDancer. ونُقدّم إسهامين رئيسيين: انتباه التجميع المتكيف للسمات (Adaptive Feature Fusion Attention - AFFA)، وتنظيم التشابه المُفسّر للسمات (Interpreted Feature Similarity Regularization - IFSR). يُدمج وحدة AFFA في وحدة التفكيك (decoder) وتعلّم تلقائيًا تجميع سمات السمات والسمات المشروطة بالمعلومات المتعلقة بالهوية، دون الحاجة إلى عملية تجزئة وجوه إضافية. أما في IFSR، فيتم استغلال السمات الوسطية في مُشفّر الهوية لحفظ السمات المهمة مثل زاوية رأس الوجه، والتعبير الوجهي، والإضاءة، والانسداد (الإغلاق الجزئي)، في الوجه المستهدف، مع الحفاظ على نقل هوية الوجه المُصدر بجودة عالية. أجرينا تجارب كمية ونوعية واسعة النطاق على مجموعات بيانات مختلفة، وأظهرنا أن FaceDancer تتفوّق على الشبكات ذات المستوى الرائد في مجال نقل الهوية، مع الحفاظ على تحسّن ملحوظ في الحفاظ على زاوية الوجه مقارنةً بأغلب الطرق السابقة.