إن تطور الاقتصاد الرقمي يُحفّز الطلب على إنشاء صور نماذج ترتدي ملابس منتجات لعرض ملابس جديدة وتعزيز المبيعات. ومع ذلك، فإن الصور المكلفة الناتجة عن النماذج الخاصة تُشكّل تحديًا أمام الطرق الحالية لتجربة الملابس الافتراضية، حيث تعتمد معظم هذه الطرق على تدريب كميات كبيرة من صور النماذج المرافقة لصور ملابس مزدوجة (مُقترنة). في هذه الورقة، نقترح طريقة ضعيفة التوجيه وقابلة للتوسع تُسمى "التصوير التوليدى العميق" (DGP)، والتي تُعدّ حلًا اقتصاديًا لهذا السيناريو المحدد. وتتمحور الطريقة المقترحة حول محاكاة عملية التنبؤ البشرية بتأثير ارتداء الملابس، وهي عملية تخيل غير مُشرَّفة تعتمد على الخبرة الحياتية بدلًا من القواعد الحسابية المستمدة من التدريب المُوجَّه. ويُستخدم هنا نموذج StyleGAN المُدرّب مسبقًا لالتقاط الخبرة العملية المرتبطة بارتداء الملابس. وتبين النتائج التجريبية أن إسقاط التوافق الأولي بين الملابس والجسم في فضاء StyleGAN يمكن أن يُنتج نتائج واقعية بصريًا. كما تُظهر التجارب على صور نماذج حقيقية وملكية أن DGP تتفوّق على عدة طرق حديثة مُوجَّهة في إنشاء صور نماذج ملابس.