毛衣這樣穿最好看，oversize酒紅色毛衣絕對是明星必搶款

怎樣將oversize款的毛衣穿出星味兒？這樣穿這才是in道理

毛衣可以說是美姐比較偏愛的一個款了，除了夏季，基本每個季節都能利用它們凹出最in造型。如果再遇上oversize的款，那慵懶度和性感度就更不用多說。怎樣將oversize款的毛衣穿出星味兒？這樣穿這才是in道理

Look1：毛衣+闊腿褲

酒紅色的長款毛衣顯然是oversize的款，下身搭配的並非是緊身的款，而是高腰的闊腿褲。衣服和褲子都是足夠的休閑寬鬆，搭配在一起也並沒有臃腫感。但是如果個子比較矮的妹紙，還是慎重選擇。

Look2：毛衣+直筒褲

這款高領毛衣並非是純白色，而是米白色，並不如白色那樣會帶來比較強烈的視覺衝擊力。下身搭配的是藏藍色高腰直筒褲，腰部用棕色的皮帶收腰裝飾，都市休閑風很濃烈，同時也尤其的帥氣。

利用毛衣本身的編織紋路做成了豎條紋的款式設計，下身搭配的是卡其色的高腰直筒休閑褲。將毛衣的衣擺稍微放一點在褲子里，把腰線明顯的露出來。本來七分的直筒褲就足夠修飾腿型，再加上露出腰線，那麼顯高效果就會更加的明顯。

Look3：毛衣+半裙

想要讓氣質顯得絕對的慵懶，那麼上身可以選擇這種長款的米白色高領毛衣，下身倒是搭配的緊身包臀彈力半裙。這是典型的上送下緊，很有層次感，只是同樣沒有腰線，所以不適合矮個子姑娘。

反而這種搭配就會矮個子姑娘的福音，上身選擇一件海苔綠的高領寬鬆款毛衣，下身搭配的是高腰印花半裙，裙子一側邊做了褶皺處理，加上印花本身的顏色也足夠的鮮亮，所以這一簡一繁的搭配，加上露出的腰線，顯高的同時也具有很時尚的復古氣質。

紫色是大多數的妹紙都喜歡的一種顏色，當紫色遇到這種麻花款的毛衣時，會顯得更加的溫婉嫻靜。下身隨意搭配了一條灰色的百褶半裙，同樣是沒有露出腰線，但是這款搭配卻依舊有顯高的能力，就是因為下身搭配的是半裙。

純白色的毛衣難免會有些搶眼的感覺，但如果配上這種菱形設計就會好很多。下身搭配的是幾何圖案的開叉半裙，裙子是選擇的羊絨材質，營造了高級的視覺感，整個搭配慵懶氣質和性感氣質都得到了完全的釋放。

相對說來這款毛衣的設計感會強一點，上身的毛衣不僅是oversize的款，並且浮雕工藝用得尤其的徹底，不僅拼接了花朵，還搭配了流蘇設計，再加上顏色本身的特性，所以顯得很有珊瑚組的既視感，下身搭配的是深色的牛仔半裙，下裝消失的款凹得很徹底，顯高又顯氣質。

這才是典型的下裝消失的款，也是楊冪慣用的穿搭技巧。上身一件大大的混色個性款毛衣，下身搭配一條皮質或者是牛仔半裙，再選擇一雙中筒襪搭配，如此一來顯高的效果簡直不要太明顯。

Look4：毛衣+緊身褲

依舊是米白色的毛衣選擇，只是這款毛衣的個性感不知道要強出多少。袖子部分是做的斗篷處理，衣擺部分更是做的前短後長款，且全身的圖案是做的麻花編織，非常混搭的氣質。下身搭配了一條白色的高腰緊身褲，大牌感立顯。

如果覺得上一款有些誇張，那麼可以考慮這種搭配。上身選擇的是一件斜露肩的不規則長款毛衣，下身則是搭配的淺色高腰緊身牛仔褲。再選擇一雙紅色的高筒靴，儼然雅典娜女神的既視感，只是多了幾分時尚感。

灰色的V領麻花款毛衣，搭配黑色的緊身休閑褲，倒也不失為一種不錯的選擇。只是如果你的腿長不是佔有天生的優勢，那麼這樣穿搭會導致你的腿長看上很短。

這時候可以選擇稍微短款一些的麻花款毛衣，下身的褲子也可以搭配個性感強一些的工裝褲。而這種緊身款的工裝褲會比寬鬆款的更帶給人視覺上的衝擊力，如此搭配很有空間感。

這可能是最接地氣的一套搭配了，上身選擇的是寶石藍的高領羊絨毛衣，下身則是選擇的深色破洞款的緊身牛仔褲。這是很典型的搭配，也是很常規的搭配，但是典型跟常規並不等於說沒有氣場和氣質。

除了圓領款的毛衣以外，這種高領款的毛衣也是可以考慮的。橘黃色的高領休閑款毛衣搭配的是黑色的高腰款緊身休閑褲，再配上一雙細跟鞋，簡直不要太完美，而且相當的有立體感。

Look5：毛衣+連衣裙/毛衣裙

如果一定想要選擇這種長款的毛衣，那麼美姐建議內搭其實還可以選擇連衣裙進行搭配。因為毛衣時oversize的款，所以內搭一定選擇修身一些的款。比如這種紅色的包臀修身連衣裙，外搭一件長款的流蘇邊格子毛衣裙，毛衣裙的長度短內搭裙一點點，層次感凸顯的同時，紅色的出現也打破了白色的沉悶。

內搭也可以選擇這種雙側邊開叉的暗綠色連衣裙，外搭乞丐風的流蘇邊長款毛衣。毛衣幾乎等於一個鏤空的款，所以給了內搭更多的發揮空間，所以內搭的款可以選擇稍微有設計感一些的。

或者直接乾脆選擇一條毛衣裙完事兒，下身搭配一雙高筒靴，直接營造下裝消失的款，簡單的同時，也能夠很好的避免出錯，同時也不缺乏時尚性感。

這就是oversize款的魅力所在，只是有一點希望大家記得，對於比較瘦的人來說oversize的款是彰顯氣質和凹造型的最佳選擇之一，但對於胖MM來說就不一定了。

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