杨幂，江湖人称带货女王，喜欢她的人不少，可是当你买回同款，穿在自己身上却不像那回事儿。

主要原因是因为你的风格和肤色都与她不同，她穿得再好看，也不适合给你作参考。

并且她也不是穿什么都好看的主，比如蓝色中的藏蓝色，她穿着就十分老气。↓

这是因为她的肤质偏薄，且肤色明度高，藏蓝色对她而言太过厚重，她更适合穿清浅一些的蓝色，比如浅水蓝，夏天穿给人超级清爽的感觉。↓

这就是色彩穿对了的魔力，能让人一下年轻10岁，所以你要不要知道自己是什么肤色类型呢？

那下面飞飞就带大家一起来解析杨幂的肤色类型，你也可以跟着做对比测试哟，以及她适合什么颜色，有什么颜色是需要避雷的。

一、杨幂的肤色类型分析

肤色的类型简单的分有4种，那就是春夏秋冬，把这个搞懂能应对生活中大部分的穿衣难题，但前提是你对色彩的三要素吃透。

比如色彩的明度，它是什么意思，怎么分级，不同级别的明度的情感意义是什么，你的肤色在那个层次等，这些我会在周六上午视频号里以直播形式告诉大家，欢迎姐妹们来围观。

下面说一下杨幂的肤色的类型，首先第一步还是看冷暖，冷暖测试的布有好几套，姐妹们已经看惯了红和橙红色，这次我们换一组。

看一个具有杀手锏的冷暖测试，顺序依然是先冷后暖，首先请出偏冷的兰花紫色，这个颜色让杨幂的皮肤看起来非常白皙，不过白得有点不自然，像是摸了面粉一样。

接着再请出极暖的橙色，看看杨幂穿它的效果，虽然不如兰花紫那么显白，但是看起来气色好多了，脸上有了莹润的光泽感，给人非常健康的感受。↓

像杨幂这种肤色类型，对于经验不是很丰富的色彩顾问来说，很容易被误诊断为冷皮，因为冷色的确让她看起来更白皙。

但是是否显白并不是判断冷暖的标准，显气色显健康才是。

接下来是纯度测试和明度测试，今天重点讲明度，通常在判断为是暖皮后，会用不同深浅的棕色布作测试，但是网络诊断做不到这一点，所以这次我们用黄橙色来做。

首先从明度最低的黄橙色看起，这种明度极低的色彩，通常被叫做大地色，给人自然、淳朴的印象，放在杨幂身上，真的好显老气啊。↓

不要说这个颜色好看，人都被衣服给淹没了，那还有什么好看的。

接着我们再来一个比较纯正的橙色，好像效果还不错，看着人年轻一些。↓

然后再看一个明度更高的黄橙色，哇哦，真的是太好看了，衣服和人达到了合一的状态，就是大幂幂本幂的感觉，特别地舒服。

那这个时候基本可以判断杨幂是春季型人，因为暖皮主要分春和秋，春季型里是没有低明度，她的条件基本满足。

和她一个类型的女明星还有赵丽颖、张柏芝、宋祖儿等，感兴趣的姐妹可以用关键词去搜一下她们的色彩分析。

下面说一下适合杨幂的色彩，方便姐妹们做对照分析。

二、适合杨幂的色彩有这些

杨幂是春季型，但是春季型下面还有细分，有亮春、淡春和柔美，主要差别在于给人的主观感受是强烈的、柔和的还是沉稳的。

杨幂兼具少女和时尚的气质，给人朝气和俏丽的感觉，所以她是亮春。

那适合的亮春穿的色彩要满足中高明度、中高纯度、暖基色三个特点就对了。

比如红色相中的明红色，给人喜庆、祥和的感受，特别适合用作夏天的连衣裙。↓

黄色里面的奶黄色，给人活泼、明亮的感受，特别适合在休闲场合使用。↓

绿色里面的宝石绿，给人典雅的感受，用作夏日的连衣裙也非常的出彩。↓

那适合的颜色，就给大家简单举3个，这些都是常见的春季型人用色，实际上可用的颜色远不止这些。只要你明白了最基础的概念，就能做到举一反三。

三、不适合杨幂的颜色有这些

不适合的颜色就是偏离自己主要特征最远的颜色，那对于杨幂来讲，肤色是中高明，那么中低明的颜色都要尽可能地避免。

比如绿色里加入了黑色的绿色，就会让杨幂立马老10岁的感觉，再加上错误的面料，过于紧身的款式，显得是好俗气。↓

一再给大家强调穿衣搭配是系统，大的来讲首先是颜色对，然后是风格对，再然后是扬长避短穿衣，场合着装等等，细分下去就又是好多知识点。

只有把这些知识点按照一定的逻辑串联起来才能形成完整的穿搭系统。

再比如明度更低一些的绿色，几乎都快接近黑色了，杨幂穿上，基本上都认不出是杨幂。↓

但是你不可以说这个颜色不好看，因为同样的颜色穿在容祖儿身上，那就是高级感的存在。↓

所以，基本上不存在不好看的色彩，只有穿错色彩的人。

好了，关于暖白皮适合穿什么颜色，不适合穿什么颜色，就给大家分享到这里。如果你也想知道自己的最佳用色，欢迎你私信咨询我哟。

飞飞的心里话：

这周咱们的【铁蝴蝶7日穿搭特训营】正在进行中，不少姐妹都非常心急，一来就想知道自己的风格和色彩。

渴望变美的心，飞飞能够非常理解，但是不打好基础的学习，只会让你后面的学习如坐飞机。

学习都是从一些基础的概念开始，比如色彩的明度、纯度、冷暖等，等把这些概念吃透了，才会进入到色彩搭配和色彩季型等。

就好比画图一样，最先是一个点，然后两个点连成线，再然后是三个点就能连成一个面，不断地升级思考的维度，慢慢的从单维升级到多维。

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