深圳剛經曆降溫，結果看北方朋友給我發照片才知道，很多地方都下雪去了。你們那邊多少度呀？

天氣這麼冷，我覺得是時候給大家安排一波晚秋初冬穿搭了。這次我想把我關注了很久的博主@大米io，拿出來給你們說說~

第一次看到這個女孩子時，我就被她的超元氣的笑容和穿搭吸引住了。

盡管在這麼沉悶、容易産生低氣壓的冬天，她都穿着明亮，把每天都過的像新年一樣明媚而豐富。

後來了解到，大米的職業是一名淘寶店的模特，她每天都會認真營業，把自己的日常穿搭分享給網友

别看大米外表柔柔弱弱的，其實她是個十足的工作狂。瘋狂到什麼地步呢，被男朋友叫分手，原因是埋頭工作不理他

▲真的又心酸又可愛啊

正是因為大米這樣努力上進，一直認真經營着自己的穿搭事業，才能把每一套look都穿得很甜很元氣，絲毫不覺得膩~

今天就拎出大米的5套look來說說，在冬天怎麼做個甜而不膩的姑娘吧。

隻要不靠近臉，

我就是冬天最亮的妹~

我前幾天打開衣櫃，一水的黑白灰，真的看膩了，趕緊去買了大米這件亮橙色棉服。

羊羔毛大翻領比支棱出來的毛領要顯嫩好多，而且是大地色嘛，這樣就讓臉和大面積的亮橙色有了過渡，

完全不擔心會顯黑

你看，同樣是亮色外套，左邊沒有了中間色的過渡，是不是要顯黑、廉價好多？

頭疼亮色外套怎麼配下裝的話，就直接選給你們安利過的豆腐褲吧，和所有顔色都完美match，還增加了清爽感。

▲有了陽光的加持，

整個人更柔和了~

估計很多姑娘擔心亮色顯得幼稚不穩重，這時豹紋帽就可以安排上啦，呼應翻領的同時還能增加點氣場，但又不會太老氣

▲豹紋帽配上減齡外套，

看起來就會穿！

亮色外套其實不難穿。

甜美帥氣并存，

才是高級甜妹的打開方式

毛衣是很多姑娘的冬季單品，軟糯糯的看起來毫無攻擊力，上身就是人間溫柔。

但最常見的普通純色款穿上很容易顯土，你們不妨試試這種絞花毛衣，看起來更立體、有層次感。

▲寶藍色真的無敵顯白

很特别的是，毛衣上還蓋了一層紫色的毛毛，看起來有點漸變色的

感覺，

這種在顔色上的小心機，就是你打敗路人的關鍵了

很多毛衣的材質太軟，搭配同樣軟軟的單品會顯得很rua。

但是有一條垂墜感強的斑馬紋拖地褲的加入，你們看看這酷範兒是不是就上來了。

▲褲腳的開衩設計 拖地長度，

就像開了十級長腿特效

如果想更強調酷感的話，可以用黑色的金屬鍊條包搭配，甩純甜小女生不止一條街

。

▲褲子本身就很複雜了，

在配飾上就盡量從簡

甜酷look總結。

選對内搭，

西裝也能穿出少女感

格紋西裝在不少姑娘的印象中是顯老氣的，加上自帶的平駁領buff，讓人覺得有點正式，日常不好駕馭。

大米就很聰明啦，她用運動裝做内搭去遮擋西裝的翻領，中和掉了西裝的正式，看着活力了不少~

▲不知道西裝怎麼搭配的話，

就試試連帽衛衣吧~

而且這麼穿，因為有小西裝的挺括版型加持，也不用擔心會像隻穿運動套裝那樣随意，給人下一秒就要晨跑的錯覺

。

鞋子的話，随便一雙帆布鞋或者小白鞋就能很完美地減齡了，誰能想到一闆一眼的西裝都能穿出少女感呢。

西裝不正經搭配tips。

毛毛單品雖甜，

但不要貪多~

我以前有一頂毛毛帽子，想着隻能搭配羊羔毛了。

後來看到大米的這身才明白，同色系的毛衣就足夠了，沒必要從頭“毛”到尾

費爾島毛衣在剛過去不久的聖誕節登場率很高，在馬上要到的春節也很适合拿出來穿，半高領保暖還能修飾脖頸線條。

▲米色就是溫暖本身~

這種粗線毛衣版型大都挺廓的，和針織半裙搭配起來就不會軟踏踏，形成一種逐漸變窄的層次感。

毛衣記得選長度在裆部附近，裙子蓋住小腿就可以了，這樣遮胯又遮腿，是最顯瘦的。

▲整體偏暖的米白色，

讓人看到想rua~

跨上羊羔毛包包就把可愛發揮到了極緻，這身就是直男斬，男友會誇的那種。

溫暖毛毛元素這樣搭。

把握層次感，

同色系真的超好看~

姑娘們，在冬天也不要吝啬穿連衣裙呀，暖和一點的地方，可以披上針織外套，比硬挺的大衣要溫柔很多。

▲牛角扣很減齡，

随便拍就是香榭大街的氛圍~

駝色挺适合同色系搭配的，顯得整個look很有質感。但想穿好同色系并不是把一個顔色往上堆

▲請問這是在copy牆嗎？

同色系要把握好全身是一個色調（而不是顔色），然後在深淺上下功夫。

最靠近臉的圍巾，選比開衫淺一号的顔色，穿在最裡面的連衣裙選最淺的色，這樣就有了一個【淺】-【深】-【淺】過渡的層次感。

▲哪裡還看得出氣色黃？

隻有滿滿的溫柔~

怕冷的姑娘一定不要忘了圍巾，文藝溫柔範簡直要溢出屏幕了~記得戴松些，給人一種慵懶随意感。

淑女範這樣穿。

（圖片來源于網絡，侵則删）

好啦，今天的内容就到這裡了，看完之後你們有沒有get到一些冬季穿搭的新思路呢？

衣服穿得越來越多，咱們能露出來的隻剩臉了，自然想顯得自己皮膚更白一些。大家可以點下面的視頻去測試下，你穿什麼顔色最顯白~

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