Stop med at gætte. Begynd at klæde dig på med arkitektonisk præcision.
Du ejer et skab fyldt med tøj, men alligevel føler du, at du "intet har at tage på". Dette er ikke mangel på lagerbeholdning; det er en fejl i farvekoordineringen. Du stoler på intuition, hvor du burde bruge farveteori.
Winner Combine er den eneste outfitplanlægger, der eliminerer den kognitive belastning ved at klæde dig på ved at fusionere to kraftfulde rammer: den tidløse, japanske Sanzo Wada-farveordbog og moderne AI Personal Color Analysis.
Vi har forvandlet den berømte Haishoku Soukan-bog til en dynamisk, algoritmisk motor til din garderobe.
🎨 Sanzo Wada-metoden: 348 farvekombinationer
Hvorfor ser nogle outfits dyre ud, mens andre ser kaotiske ud? Svaret er matematik. I 1930'erne udviklede den japanske kunstner og kostumedesigner Sanzo Wada en monumental metode til farveharmoni. Han dokumenterede 348 specifikke farvekombinationer, der er videnskabeligt bevist at behage det menneskelige øje.
Arkitektonisk præcision: Få adgang til hele biblioteket med Sanzo Wadas 348 farvekombinationer. Uanset om du har brug for en 2-farvet kontrast eller en kompleks 4-farvet harmoni, leverer appen skabelonen.
Ud over grundlæggende matchning: Gå ud over simpel "sort og hvid". Opdag avantgarde-parringer som "Mosgrøn med lys lavendel", som du aldrig ville turde prøve uden Sanzo Wada-valideringen.
🧬 AI Personlig Farveanalyse: Find din sæson
Dit bedste outfit starter med din biologi. At bære den forkerte farve kan fremhæve mørke rande og få din hud til at se ujævn ud. At bære den rigtige sæsonbestemte farve får dig til at se levende og udhvilet ud.
Avanceret AI-scanning: Upload en selfie i naturligt lys. Vores computervisionsalgoritmer analyserer din hudundertone, øjenkontrast og hårfarve for at bestemme din nøjagtige farvesæson (forår, sommer, efterår eller vinter).
12-sæsonsystemet: Vi går ud over det grundlæggende. Appen identificerer, om du er en dyb efterårsfarve, en let sommerfarve, en kølig vinterfarve eller en varm forårsfarve.
Filtrerede anbefalinger: Når vi kender din sæson, filtrerer vi Sanzo Wada 348-biblioteket. Du vil kun se de farvekombinationer, der harmonerer med dit ansigt.
👗 Digital Garderobe & Virtuel Garderobe Organisator
Stop med at impulskøbe tøj, du aldrig kommer til at bruge. Winner Combine fungerer som en komplet virtuel garderobe- og garderobeorganisator, der hjælper dig med at shoppe med vilje.
Digitialiser dit skab: Tag billeder af dine skjorter, bukser, kjoler og sko. Appens farvevælger udtrækker automatisk de dominerende hex-koder.
Øjeblikkelig kompatibilitetstjek: Før du køber en ny vare, skal du sammenligne den med dit digitale lager. Passer denne nye beige frakke til din Sanzo Wada-profil? Matcher den dit eksisterende blå tørklæde?
Oprettelse af Capsule Wardrobe: Identificer de kerneelementer, der kan blandes og matches perfekt. Byg en minimalistisk capsule wardrobe, hvor hvert element fungerer sammen med alle andre elementer ved hjælp af Sanzo Wadas regler.
🚀 Hvem er denne app til?
1. Modeentusiasten: Du vil gerne klæde dig bedre, men ved ikke, hvor du skal starte. Du vil se stilfuld ud uden at bruge timer foran spejlet. Du har brug for en personlig stylist i lommen.
2. Designprofessionelle: Du ved allerede, hvem Sanzo Wada er. Du ønsker en digital reference til Dictionary of Color Combinations til brug i grafisk design, indretning eller illustration.
3. Den smarte shopper: Du er træt af at spilde penge på tøj, der ikke passer til din farvesæson. Du ønsker en garderobeorganisator, der håndhæver disciplin i dine shoppingvaner.
🛠️ Oversigt over nøglefunktioner
Sanzo Wada Dictionary: Fuld adgang til alle 348 farvekombinationer.
AI-farveanalyse: Øjeblikkelig bestemmelse af din sæsonbestemte farve.
Automatisk farvetonedetektion: Kamerabaseret farveudtrækning til virkelige varer.
Personlig paletopbevaring: Gem dine yndlings Sanzo Wada-paletter til hurtig reference.
Outfit Canvas: En freestyle-tilstand til outfitplanlægning og collageoprettelse.
Hex- og RGB-understøttelse: Til designere, der har brug for tekniske data sammen med moderådgivning.