نقدّم "SwapNet"، إطارًا لنقل الملابس بين صور الأشخاص بوضعيات جسدية وشكلية وملابس مختلفة بشكل عشوائي. يُعدّ نقل الملابس مهمةً صعبة تتطلب (أولاً) فصل ميزات الملابس عن وضعية الجسد وشكله، و(ثانيًا) توليد نسيج ملابس واقعي على الجسد الجديد. ونقدّم بنية شبكة عصبية تعالج هذه المشكلات الفرعية من خلال شبكة فرعية مخصصة لكل مهمة. وبما أن جمع أزواج من الصور التي تعرض نفس القطعة من الملابس على أجسام مختلفة أمرٌ صعب، نقترح منهجًا جديدًا مُعَلَّمًا بشكل ضعيف، يُولِّد أزواج التدريب من صورة واحدة عبر تقنيات تكبير البيانات. ونقدّم أول طريقة تلقائية بالكامل لنقل الملابس في الصور غير المقيدة دون الحاجة إلى حل مشكلة إعادة بناء ثلاثية الأبعاد المعقدة. ونُظهر مجموعة متنوعة من نتائج النقل، ونُبرز مزايانا مقارنة بالطرق التقليدية لتحويل الصورة إلى صورة، وبنُظم الاستعارة (analogy pipelines).