#今天穿什么##我pick的绝美妆容#

?不知道大家有没有遇到过这样的情况：明明有的人看起来很瘦弱，但是体重却在意料之外。有的人看起来特别的壮，但是体重却很轻。如果你是上述的第一种人，那么恭喜你，天生的模特身材，自然是穿什么都好看。但如果你是第二种情况，我们俗称的大骨架女孩，穿衣就有些麻烦了。

尤其是夏季，小瘦子们都在拼了命的“炫腹”、秀一字肩，露出天鹅颈，大骨架的女生们就拼命地遮掩，生怕别人发现自己的骨架大，不知道有没有说中你的心事呢？想变“排骨精”其实也很简单，猫姐总结了三条适合大骨架女生穿衣的锦囊妙计，一起来看一下。

大骨架的女生只有穿对了衣服，自然就不会显得又胖又壮了。先来看看蒋欣的两组对比图，是不是差别很明显？左边的一字领上衣和半裙搭配，本来是温柔气质非常浓郁的穿搭，却硬生生被凹成了“大妈”造型，有点土气不说，实在是太显膀大腰圆了。

对比起右边正确的穿搭，简直就是霸道御姐的本体。V领连衣裙衬托出美丽性感的锁骨，肩部和颈部的线条都被拉长了不少，视觉上就有了很好的显瘦效果。而且黑色也是十分适合大骨架女生大面积使用的颜色，瞬间让你的气场增加好几个度。

可能看到这里大家已经知道V领是很显瘦的一种款式，但是却搞不明白为什么，猫姐就用两个正反面的举例，让大家了解的透彻一些！

▍错误示范

如果你是一个小骨架的女生，例如周冬雨或者是Jennie......她们的肩部都是比较窄、且有棱角的，所以一字肩在她们的身上很性感且韵味十足。就像是把做自己最优秀的一面展露了出来。但是对比于大骨架的女生，肩膀和大臂的部位有肉圆滑，所以在穿一字领时，就像是敞开大门让别人看你的缺点，那场面一定是不太美观的。

看看蒋欣的黑色一字肩连衣裙就明白了，肩膀暴露的地方可以说是将圆润感展露的一览无遗，看上去就要比实际胖了好多。精致的露肤不一定非常选择露肩，学会扬长避短更能提高自己的衣品。

▍正确示范

同为大骨架女孩的马思纯，似乎是找到了些门道，黑色的大V领上衣 白色的短裙，将头发梳在后面，干练利落又很知性，完全看不出大骨架的缺点，反而在端庄大气的Look中散发着微妙的小性感，可以说是教科书级别的示范了。

如果你的衣橱里还有一些一字肩的衣服，赶快转变一下思路换成V领的，因为穿错衣，失去了自己的路人缘可得不偿失了。

慵懒宽松的舒适风格现在算是大火起来了，这种style其实是适合大部分的小仙女搭配的，但唯一不要轻易尝试的就是大骨架的女生了，具体的情况就看看下面这组图。

左边宽松舒适裙子在版型上没有任何的问题，但是不知不觉中，就将原本的骨架又显胖了一倍，整个人看起来也没有达到预期的清新田园的淑女风格，所以是一次失败的Look。

再看一下右面的搭配，虽然不是肥大宽松的版型，但是收腰的设计却将女人最优雅的一面展露了出来，视觉上显瘦一百分。

▍错误示范

黑色的衬衫裙穿在身上，我想灵感应该是要打造韩系氧气的松散和自然的感觉，这确实比较清新又怡人的想法。但是穿在身上就变了味，完全没气质暂且不说，慵懒舒适感是一点没有，反而显得很壮很路人，简直穿出了“买家秀”。但这并不代表蒋欣的气质就不好，换上正确的搭配立马就变女神。

▍正确示范

穿衣对一个人的身形影响有多大，今天也该有个全面的认知了。换上了合身的裙子之后，在端庄持重的格调里，充斥着浪漫又隐喻的知性女人味，将精致细腻的情感和孤独高雅的气质，都刻画在骨子里，完全感受不到显胖显壮的情况，美成“华妃娘娘”。

这个技巧不仅仅适用于大骨架的女生，同样也适用于像猫姐一样的上班族，合身的衣服，往往比宽松肥大的款式更加突出OL职场风的干练与优雅，是一种经过岁月沉淀的美感。

第三点其实还是和第二点有点像，重点都是放在细节上，缩小身材的比例，将体态变得完美和精致。这次我们还是以大家常穿的Oversize西装为例。

“格格”关晓彤前来示范，左边的黑色竖条纹西装和一双帆布鞋搭配，清新减龄又透着少女的灵动气质，整体上是没什么问题的。只是这个西装的款式过于强调肩部的位置，无疑是又一次放大的了缺点，虽然关晓彤的大长腿和“牛奶肌”还是能抗住一些不良影响，不过也不能抢救整套Look。选择了合身的西装后，肩部的位置刚好贴合骨骼的部位，看起来就协调优美许多了。

▍错误示范

这身Look的色彩分配我还是很喜欢的，绿色 白色 卡其色就像是一顿美味欧式早餐，清新靓丽又带出了一丝甜蜜庄园的清新质感。但是这个宽大的Oversize西装，真的显胖，像是棒球选手的衣服。虽然追赶潮流是对的，但也要选择适合自己的。

▍正确示范

这套搭配完美融合了上述我们所说的三个观点，V领的设计性感又迷人，合身的西装裙款式，勾勒出凹凸的腰身，不追求过分的Oversize版型也保持了自己的个性。

大骨架女生的穿衣秘诀，只要掌握了上述的三点，相信你已经很好的完全了大部分的工作。再加一些小装饰或者是跳脱的颜色，就都可以按照自己的性子来。不知道大家学会了吗？

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