无锡二院瘦脸针记录(满月记录)
我先提前1.2天在无锡二院上预约的李医生,然后当天再去医院取号机上取号
然后在就诊室外面等叫号,然后让医生看下你的咬肌,医生开拿药单,再去楼下缴费拿药(我本来想自费的,但是拿医保卡挂的号只能刷医保卡,想自费的小伙伴⚠️)
我do的国产衡力,药是700,注射费是1000,加起来差不多1700,可以全部刷医保(个人账户)
我差不多两边加起来弄了10下,到现在为止没有出现蛙腮和酸胀,不过我感觉脸颊本来就凹陷,现在显得更凹的(我的意思是不是瘦脸针导致的凹,是本来凹,瘦了显得更凹),期待后期线条能流畅点
咬肌问题:可以自己摸自己的咬肌位置,然后咬牙,能感觉到很明显凸起的就是咬肌;不清楚的可以挂个号让医生面诊
疼痛问题:就像普通打疫苗一样的痛感,区别是这个要打10下,痛感次数✖️10
#瘦脸针##衡力瘦脸针##双下巴吸脂#
我先提前1.2天在无锡二院上预约的李医生,然后当天再去医院取号机上取号
然后在就诊室外面等叫号,然后让医生看下你的咬肌,医生开拿药单,再去楼下缴费拿药(我本来想自费的,但是拿医保卡挂的号只能刷医保卡,想自费的小伙伴⚠️)
我do的国产衡力,药是700,注射费是1000,加起来差不多1700,可以全部刷医保(个人账户)
我差不多两边加起来弄了10下,到现在为止没有出现蛙腮和酸胀,不过我感觉脸颊本来就凹陷,现在显得更凹的(我的意思是不是瘦脸针导致的凹,是本来凹,瘦了显得更凹),期待后期线条能流畅点
咬肌问题:可以自己摸自己的咬肌位置,然后咬牙,能感觉到很明显凸起的就是咬肌;不清楚的可以挂个号让医生面诊
疼痛问题:就像普通打疫苗一样的痛感,区别是这个要打10下,痛感次数✖️10
#瘦脸针##衡力瘦脸针##双下巴吸脂#
#夕夕的案例投稿箱# 鼻部审美功课➕驼峰鼻矫正【附案例】
这两年小驼峰隆鼻简直不要太火,随便拉一个驼峰鼻做得好的y生,排期都在半年之后。但想做好驼峰真的很难,做好了是“清丽艳绝”做毁了是“粗犷硬汉”
下面是关于驼峰鼻审美点和测评,直接开干!
————
女性鼻审美,强调圆润柔和,微驼峰是对流畅线条的打破,更适合清冷和帅气气质的人,如果其他五官都是比较圆钝肉态的姐妹做驼峰鼻就会稍显违和
——驼峰鼻审美点——
✅山根起点要适当降低,最好是在瞳孔连线中心。驼峰是对鼻梁高度的加高,如果配上高山根,会从整体上拉高鼻子的高度,让人找不到重点
✅驼峰最高点略微偏下,鼻背轻微隆起,突出真实骨感,驼峰最高点过高会太英气,拉长中庭距离,显凶
如果本身就是中庭就偏长的话,适当降低驼峰最高点,视觉中心下移,视觉上缩短中庭距离,让人看起来更幼
✅最好有鼻头上转折点,过渡驼峰鼻背,让鼻子整体线条更自然
✅不强求海鸥线,适当拉鼻小柱和鼻尖下小叶,海鸥线过于突出会和驼峰“打架”,让人找不到视觉重点,过于分明的轮廓也会显男相
——测评——
1⃣杭州R*
经验比较短只有10年出头,这两年非常火,驼峰鼻的强力输出,侧颜非常神仙,细节把控很到位,唯一bug就是鼻翼边缘,找他做一定要强调拉鼻翼边缘
很多网红都是找他做的鼻子,不排除营销合作可能,不适合基础特别差的和修复鼻,想尽快做的姐妹也不适合,他的排期已经到2023了…
2⃣深圳X**
和R*风格相似,从业时间稍微长一点快18年,山根起点较高,但处理得很好,转角山根也做得很有韵味
有一说一,他做的鼻子真的是非常精致,但对五官配套的要求也相对高一点
相较R*他的优势就在能做高难度修复,只要是自身条件满足,修复鼻也有做出驼峰的案例
3⃣杭州L**
会挑着基础做驼峰鼻,不适合的坚决不做,鼻子整体线条处理得很流畅
20年+的经验,风格变化挺大的,不管是华丽还是妈生鼻,第一眼的感觉就是自然,面部协调这一点做得很好
4⃣上海X**
师从韩国教授,审美非常韩式,常做小翘鼻,很有韩国女团鼻的味道,能做出小驼峰和鼻头的上转折
鼻支架会做成燕尾榫的形状,类似燕子的尾巴,搭建起来更稳固,鼻子后期也能承受更大力的揉捏
————
其实驼峰鼻在z圈很有争议,很多大佬都坚决不做仿驼峰鼻,刘亦菲那种驼峰鼻是“天选鼻”,我们后天do也要看基础,不要逆天改命,得不偿失
~【还有其余想了解的,都可评论区戳我分析】
这两年小驼峰隆鼻简直不要太火,随便拉一个驼峰鼻做得好的y生,排期都在半年之后。但想做好驼峰真的很难,做好了是“清丽艳绝”做毁了是“粗犷硬汉”
下面是关于驼峰鼻审美点和测评,直接开干!
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女性鼻审美,强调圆润柔和,微驼峰是对流畅线条的打破,更适合清冷和帅气气质的人,如果其他五官都是比较圆钝肉态的姐妹做驼峰鼻就会稍显违和
——驼峰鼻审美点——
✅山根起点要适当降低,最好是在瞳孔连线中心。驼峰是对鼻梁高度的加高,如果配上高山根,会从整体上拉高鼻子的高度,让人找不到重点
✅驼峰最高点略微偏下,鼻背轻微隆起,突出真实骨感,驼峰最高点过高会太英气,拉长中庭距离,显凶
如果本身就是中庭就偏长的话,适当降低驼峰最高点,视觉中心下移,视觉上缩短中庭距离,让人看起来更幼
✅最好有鼻头上转折点,过渡驼峰鼻背,让鼻子整体线条更自然
✅不强求海鸥线,适当拉鼻小柱和鼻尖下小叶,海鸥线过于突出会和驼峰“打架”,让人找不到视觉重点,过于分明的轮廓也会显男相
——测评——
1⃣杭州R*
经验比较短只有10年出头,这两年非常火,驼峰鼻的强力输出,侧颜非常神仙,细节把控很到位,唯一bug就是鼻翼边缘,找他做一定要强调拉鼻翼边缘
很多网红都是找他做的鼻子,不排除营销合作可能,不适合基础特别差的和修复鼻,想尽快做的姐妹也不适合,他的排期已经到2023了…
2⃣深圳X**
和R*风格相似,从业时间稍微长一点快18年,山根起点较高,但处理得很好,转角山根也做得很有韵味
有一说一,他做的鼻子真的是非常精致,但对五官配套的要求也相对高一点
相较R*他的优势就在能做高难度修复,只要是自身条件满足,修复鼻也有做出驼峰的案例
3⃣杭州L**
会挑着基础做驼峰鼻,不适合的坚决不做,鼻子整体线条处理得很流畅
20年+的经验,风格变化挺大的,不管是华丽还是妈生鼻,第一眼的感觉就是自然,面部协调这一点做得很好
4⃣上海X**
师从韩国教授,审美非常韩式,常做小翘鼻,很有韩国女团鼻的味道,能做出小驼峰和鼻头的上转折
鼻支架会做成燕尾榫的形状,类似燕子的尾巴,搭建起来更稳固,鼻子后期也能承受更大力的揉捏
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其实驼峰鼻在z圈很有争议,很多大佬都坚决不做仿驼峰鼻,刘亦菲那种驼峰鼻是“天选鼻”,我们后天do也要看基础,不要逆天改命,得不偿失
~【还有其余想了解的,都可评论区戳我分析】
CVPR 2023 Award Candidates论文,共12篇:
1. Ego-Body Pose Estimation via Ego-Head Pose Estimation https://t.cn/A6NgZ0av
斯坦福大学
2. 3D Registration with Maximal Cliques
3. OmniObject3D: Large Vocabulary 3D Object Dataset for Realistic Perception, Reconstruction and Generation https://t.cn/A6NgZ0ac
上海人工智能实验室,香港中文大学,商汤,香港科技大学,南洋理工大学
4. MobileNeRF: Exploiting the Polygon Rasterization Pipeline for Efficient Neural Field Rendering on Mobile Architectures https://t.cn/A6NgZ0aw
谷歌,西蒙弗雷泽大学
5. DynIBaR: Neural Dynamic Image-Based Rendering https://t.cn/A6NgZ0aA
谷歌,Cornell Tech
6. Planning-oriented Autonomous Driving https://t.cn/A6NgZ0az
上海人工智能实验室,武汉大学,商汤
7. DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation https://t.cn/A6NgZ0a2
谷歌,波士顿大学
8. On Distillation of Guided Diffusion Models https://t.cn/A6NgZ0aZ
斯坦福大学,Stability AI & LMU Munich,谷歌
9. Visual Programming: Compositional visual reasoning without training https://t.cn/A6NgZ0a7
艾伦人工智能研究所
10. What Can Human Sketches Do for Object Detection? https://t.cn/A6NgZ0aP
University of Surrey
11. Data-driven Feature Tracking for Event Cameras https://t.cn/A6NgZ0ah
University of Zurich
12. Integral Neural Networks
1. Ego-Body Pose Estimation via Ego-Head Pose Estimation https://t.cn/A6NgZ0av
斯坦福大学
2. 3D Registration with Maximal Cliques
3. OmniObject3D: Large Vocabulary 3D Object Dataset for Realistic Perception, Reconstruction and Generation https://t.cn/A6NgZ0ac
上海人工智能实验室,香港中文大学,商汤,香港科技大学,南洋理工大学
4. MobileNeRF: Exploiting the Polygon Rasterization Pipeline for Efficient Neural Field Rendering on Mobile Architectures https://t.cn/A6NgZ0aw
谷歌,西蒙弗雷泽大学
5. DynIBaR: Neural Dynamic Image-Based Rendering https://t.cn/A6NgZ0aA
谷歌,Cornell Tech
6. Planning-oriented Autonomous Driving https://t.cn/A6NgZ0az
上海人工智能实验室,武汉大学,商汤
7. DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation https://t.cn/A6NgZ0a2
谷歌,波士顿大学
8. On Distillation of Guided Diffusion Models https://t.cn/A6NgZ0aZ
斯坦福大学,Stability AI & LMU Munich,谷歌
9. Visual Programming: Compositional visual reasoning without training https://t.cn/A6NgZ0a7
艾伦人工智能研究所
10. What Can Human Sketches Do for Object Detection? https://t.cn/A6NgZ0aP
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