虽说穿搭是门玄学，但我们可以尽力去选择更合适自己的衣服，这几个小tips就可以帮助你实现更加有质感的穿搭，让你的美up up up，更上一个台阶呦。那么接下来我们就来看看该如何选择最适合自己的单品吧，还没找到适合自己风格的女生一定要接着往下看哦。

一 ：对衣服材质要求更严格

决定衣服好不好，除了要看它的颜色和款式之外，更要对它的材质有所要求，如果材质不好，对它的上色也会有影响，比如说一件棉质的衣服，如果你仅知道它是棉质的是仅仅不够的，比如它的棉质含量有多少？采用的棉花?

会不会起球?会不会缩水等等因素，如果完全不了解的话，那么此件衣服在穿着过程中所遇到的问题也肯定是应接不暇的。在选择购买的时候一定要首先注意面料问题，就算这件衣服看上去再好看甚至于你再喜欢，都一定要先考察一下面料问题，这样才能确保这件衣服是不是一次性的。

如图中的这款小香风的马甲，现在看到是颜色搭配非常均匀，丝线和棉麻线料等的穿插，在凌乱中显得整齐，那么会不会作为容易起球的材质，这件衣服在穿过几次之后就起球打结，丝线凌乱散开，相信到那个时候你就不会有再去穿着这件衣服的欲望了，所以这件衣服无论它的购入价是多少，性价比都是极极低的。

其实仅仅用好坏来区分衣物面料的话，没有多大的意义，因为不同的衣服对面料的要求不同。所以说，挑选衣服的面料时要完全看自己的需要。衣服的材质主要是分为三类，一是天然纤维的面料，二是化学纤维的面料，三则是混纺的面料了，听起来简单，但其实每一类都有各自非常多的下支分类。

比如天然纤维类就包括棉，毛，麻，丝，竹纤维等等等等，而棉料里面又分含棉90%以上的纯棉和在纺纱过程中，经过进一步筛选的精梳棉等等。所以说一定要对衣服的面料有所了解之后，掌握不同面料的穿着特点和风格以及洗涤过程中需要注意的事项之后，才可以更好的选择有质感的衣服。

二 ：用数据来了解自己的身材

随着网购日益流行，我们在无法用触摸来感知衣物面料的同时也无法亲自上身去把握衣服的尺寸，那么商家所提供的数据就是至关重要的。我们要学会先把自己的身材数据如三维等用数字来精确化，之后再与商家的尺寸图做对比，这样就可以选到更合身得体的衣服了，也可以依据自己的需求去选择稍微紧身，或者是稍宽松的衣服。

如果对自己的身材数据把握不到位的话，可以去量一些自己穿着最舒适，尺寸最得体的衣服。拿这些数据直接与想要购买的衣服做更加直观的对比，这样的话也可以购买到比较合身的衣服，不要嫌麻烦，这个世界上只有懒女人没有丑女人，敬人先敬罗衣，在不了解这个这个人的性格与才气之前，穿着得体会给人留下良好的第一印象。

三： 掌握一些搭配的基本知识

在对衣服的材质和尺寸都有比较具体的把握之后，再挑选衣服时，就要去看它的款式与风格了。颜色绝对是衣服风格中最直观也是对搭配起到决定性意义的因素，所以要掌握一些基本的色彩理论知识。不过基本上颜色不出错的话，穿搭应该也不会有什么别的问题，因为颜色才是穿搭的关键，人家第一眼看到的肯定是颜色，而不是你究竟穿了什么样的衣服。

就比如说，在《三十而已》大火的同时，我们看到女主角顾佳的穿搭总会感慨得体优雅，那么顾佳的穿搭中又运用哪些值得我们借鉴的因素呢？在颜色的选择上普遍都是比较干净淡雅的，整体的颜色并不会有太多的对比感，可以说整体看上去十分和谐，并不会给人突兀感，甚至于是奇怪的感觉。

顾佳的穿搭基本上都用颜色款式均比较简单的单品，通过对这些单品的搭配，显示出自己简约干练的风格。比如说图中的这款风衣就是简单的三色原理，运用了明度较高的淡蓝色和饱和度较高的深蓝色，搭配一条白色长裤，白色作为中性色又可以很好的与任何颜色相搭配融合，此件衣服在颜色上并没有什么特别之处，但搭配出来就是给人舒适之感。

并且顾佳的许多衣服都是采用的莫兰迪色，莫兰迪色是在所有的颜色中加入了灰色与白色的色调，使颜色变得柔和，所以颜色与颜色的对比不会过于强烈，穿搭在身上就会给人从容温和岁月静好之感。莫兰迪颜色最大的优势就在于可以穿出高级感，整体的颜色都相当和谐，无论是前几年流行的雾霾蓝还是这几年流行的香芋紫，都各有各的优势可言。

四 ：选择简约单品

如果你本身对色彩的感觉没有那么强烈，并且不愿意学习过于复杂的色彩理论知识，以及各种风格的衣服应该如何进行混搭，那么你可以选择一些颜色简单百搭的基础款，或者是经过卖家搭配好的套装，这样既可以做到穿着得体，又免去了搭配之忧，而百搭的款式同样代表经典耐穿。

如果实在不知该如何搭配，相信我，黑白灰永远不会出错，并且黑白灰的衣服也可以通过良好的设计与剪裁演绎出不同的风情。要是觉得黑白灰看上去实在是没有这么的有亮点，也可以选择上面咱们说的莫兰迪色，在保持低调的同时，还能顺手穿出高级感，何乐而不为呢？

总结：看完这一期，其实提高自己的穿着质感，也没有那么难，只要你多尝试，多选择，都可以在美的路上继续进阶前进。希望大家都能找到属于自己的风格，能够找到适合自己的美。

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