एक मोटा व्यक्ति पतला दिखने के लिए किस प्रकार की स्कर्ट पहन सकता है?

एक मोटा व्यक्ति पतला दिखने के लिए किस प्रकार की स्कर्ट पहन सकता है? 10 दिनों की लोकप्रिय पोशाक युक्तियाँ सामने आईं

हाल ही में, सोशल प्लेटफॉर्म पर "मोटे आउटफिट" पर चर्चा बढ़ती रही है। खासकर गर्मियों के आगमन के साथ, "मोटे लोगों को किस तरह की स्कर्ट पहननी चाहिए ताकि वे स्लिम दिखें?" ज़ियाओहोंगशु और डॉयिन जैसे प्लेटफार्मों पर एक गर्म खोज विषय बन गया है। पिछले 10 दिनों में पूरे नेटवर्क के डेटा विश्लेषण के आधार पर, हमने सबसे व्यावहारिक स्लिमिंग आउटफिट योजनाएं संकलित की हैं।

1. शीर्ष 5 लोकप्रिय स्लिमिंग स्कर्ट शैलियाँ

2. स्लिमिंग रंग मिलान योजना

डॉयिन #微 फैट आउटफिट चैलेंज के आंकड़ों के अनुसार, निम्नलिखित रंग संयोजन सबसे लोकप्रिय हैं:

3. कपड़े के चयन के लिए मुख्य संकेतक

वेइबो फैशन प्रभावितों द्वारा हाल के मूल्यांकन से पता चलता है कि उच्च गुणवत्ता वाले स्लिमिंग कपड़ों को पूरा करने की आवश्यकता है:

4. विस्तृत डिज़ाइन का स्लिमिंग जादू

1.कॉलर प्रकार का चयन: वी-लिंग की लोकप्रियता में साल-दर-साल 35% की वृद्धि हुई, और फैंगलिंग की खोज मात्रा में 28% की वृद्धि हुई।

2.कमर का उपचार: हाई-वेस्ट डिज़ाइन की उल्लेख दर 89% तक है। बेल्ट की इष्टतम स्थिति नाभि से 2-3 सेमी ऊपर है।

3.हेम की चौड़ाई: सबसे अच्छा स्लिमिंग प्रभाव तब प्राप्त होता है जब ए-लाइन स्कर्ट और कंधे की चौड़ाई का अनुपात 1:1.5 हो

4.भट्ठा डिजाइन: साइड स्लिट्स पैर की रेखाओं को दृष्टिगत रूप से लंबा कर सकते हैं, और फ्रंट स्लिट्स पतले पिंडलियों वाले लोगों के लिए उपयुक्त हैं।

5. विशेषज्ञों द्वारा अनुशंसित मिलान योजनाएं

6. बिजली संरक्षण गाइड

1. टाइट-फिटिंग स्कर्ट के लिए "मोटा" संबंधित शब्दों की खोज में 42% की वृद्धि हुई

2. क्षैतिज धारीदार पैटर्न के लिए नकारात्मक समीक्षा दर 65% तक है

3. 78% संभावना है कि कमर पर जटिल प्लीट्स डिज़ाइन आपको मोटा दिखाएंगे।

4. बहुत पतले कपड़े (<0.2 मिमी) से शारीरिक दोष उजागर होने का खतरा 3 गुना बढ़ जाता है

पिछले 10 दिनों के आंकड़ों के आधार पर मोटी महिलाओं को स्कर्ट चुनते समय ध्यान देना चाहिएसमोच्च संशोधन > आंशिक मास्किंग > दृश्य मार्गदर्शनतीन सिद्धांत. याद रखें: कोई पूर्ण स्लिमिंग शैली नहीं है, केवल मिलान समाधान है जो आपके शरीर की विशेषताओं के लिए सबसे उपयुक्त है।

(नोट: सभी डेटा की सांख्यिकीय अवधि 1 जून से 10 जून, 2023 तक है। डेटा स्रोतों में ज़ियाहोंगशू, डॉयिन, वीबो, ताओबाओ खोज और अन्य प्लेटफ़ॉर्म शामिल हैं)