去了北京才发现:三里屯都是“羽绒服+裙子”穿搭,既洋气又保暖

发布时间:2024-10-22 06:27  浏览量:2

在北京的冬天,温度往往非常冷,所以大家会穿上比较厚重的衣服御寒,这种在外套上的厚重感也会直接体现在整个搭配的造型上。

所以如果大家都选择了厚重的外套,很容易导致大街上行人的搭配全都差不多,因此就不那么显得有个性了。

但是到了北京三里屯之后,我却发现这儿的人们好像都非常注重自己的搭配风格,尽管外面很冷,但是每个人的造型却熠熠生辉。

其中三里屯的流行搭配“羽绒服+裙子”吸引了我的注意,一起去看看吧!

首先,咱们要明白,为什么在三里屯凤求凰中,“羽绒服+裙子”的搭配会如此惹眼,让周围的人都养眼呢?

首先是长裤在加羽绒服时,往往容易出现“堆”积感,腿部因为太过于厚重造型如果不注意就会变的臃肿不堪。

与此不同的是裙子的加上,则能够将上面形成的堆积感在裙摆处自然化,无形中就帮助大家提升了气质,又不会显得一身的臃肿,能给人一种轻盈又飘逸的感觉。

而且裙子相比长裤面更长的设计也令气质又被无意间加强,同时还衬托出穿着者的高挑感,让整个人都有一种气场满满的感觉。

其次,在北京三里屯附近流行“羽绒服+裙子”的搭配还有一个原因,就是因为这里是首都北京,而作为首都,北京的繁华程度可想而知。

北京整体的文化氛围和时尚气息都是非常浓烈的,人们更是天马行空的个性想法和风格都能被容纳,所以自然在搭配造型方面也更加注意。

所以,这样的搭配时北京三里屯独有的特性和时髦气息,因此融入其中不仅能起到暖和的效果,还能令我们充分体验到北京独有美好感受,是非常值得尝试的一种搭配形式。

但是这样就使得大伙们知道这两者之间的搭配技巧,才能尽量避免显得臃肿。

那么,如何才能将羽绒服和裙子搭配起来既保暖,又不会看起来臃肿呢?

为了避免全身“堆积”,咱们要从选择这两样单品开始说起。

首先,要选择好版型。

一般来说,女生都比较喜欢修身一些的外套,害怕穿蓬松一点的就显得很臃肿没气质,哈哈。

但是,你有没有想过,即是对于修身外套,如果你里面再穿一件蓬松感一点衣服,就会显得外面很紧身,而这样就会显得出内搭的臃肿感来。

所以,不如选择一件宽松一点的外套,这样里面再加件厚一点的衣服也不会觉得难受,而且宽松点的外套也更耐看,更符合潮流趋势。

同样道理,也是裙子也是如此,通常挑选膝盖以上短款裙子时,这就非常容易让我们散发出“堆积”感,明明下面裙摆自然下垂,但是大家却会觉得看你穿着的人好像非常肥。

而且这种情况往往会发生在女演员身上,人家照相时感觉身材都很好,但是现实中看着却总显得腿特别粗。

所以,短裙+羽绒服这种搭配也容易让我们自己都觉得很丑,继而选择掩饰自己的缺点,而不是展现自己的优点。

与此相反的是膝盖以下长款裙子,它没有那么容易显现“堆积”感,还多了一个好处,就是它多了一种气质,使穿着者能够在寒冷的冬天,也流露出自身无形的一种优雅。

它不仅能很好的修饰身形,还能拉长身高,使穿着者看起来更显瘦,总体上就是一种气场满满的效果。

然后,咱们还要注意裙长。

在装备之前要先想明白自己的造型目的,是想去发出“洒脱”的效果,还是追求优雅?

如果三里屯比较潮流,那么可以选择短款裙子,打破常规来吸引旁人的注意;

如果想要突出优雅感的话,膝盖以下裙长能很好的达到这个状态。

接下来,我给大伙详细说几个搭配方法,希望大家能将它们运用到自己的搭配中去哦~

首先是风格的选择。

轮廓宽松+修身半身裙穿搭是在搭配中往往能够得到很好的效果,它能够让穿着者很好的兼顾保暖与时尚感展示,还能有效提高气质。

然后是颜色运用方面。

多种颜色搭配,在整个上衣羽绒服都为宽松设计的时候,将内里的颜色换成深色,这样就可以很好地解决因为堆积而出现的显胖问题,并且还能十分凸显气质和身形曲线。

这种颜色运用方式主要是运用在轮廓宽松+半身裙上,更换深色半身裙时也能出现非常好的效果。

最后是亮点和基础单品选择方面。

基础单品+亮片单品选择是咱们经常使用的一种搭配方式,它指的是选择一种基础单品,与其他亮眼颜色或者图案结合在一起形成新的搭配风格,从而产生亮点突出穿着者在整体造型中的优势。

中心单品+亮点单品则强调了在整个造型中有两个核心元素,一个是主要展现穿着者优势的中心单品,另一个是成为点睛之笔、增强整体吸引力和时尚感的亮点单品。

例如一条普通色彩的阔脚裤,可以通过与亮眼色彩或图案样式的大衣、鞋履等进行结合运用,为整体造型带来更多层次感和时尚元素,使穿着者更加吸引目光,并且展现出独特的个性风格。

这两项搭配运用方案,不仅能够展现自身亮点,还能使整体造型十分完整,并且符合自身气质,让人一眼就爱上的风采。

“羽绒服+裙子”的搭配方式在冬季保暖方面具备多种优势和特点,它兼顾了防寒保暖、彰显个性和展现风采等多个方面,让大家即使在寒冷的环境中也能拥有良好的心情。

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