剪之前，先看髮型示意
使用站內既有示例圖。這是造型模擬，不是效果保證。報告附 6 次可選 AI 生圖額度，需自行選擇生成。
免費 · 照片不上傳 01 參考照片 AI 髮型示例 02 03 先看一份完整樣例 →
十二季型色彩分析
從你自己的照片量出膚色、髮色與眼睛顏色，定位在季型系統的三個座標軸上，給你一組可以直接拿去挑衣服的色票。
自然光、不加濾鏡、素顏，量出來最誠實。每個結果都附可信度，照片有問題你會直接看到。
正面、不遮臉、光線均勻的照片最準。照片只在你的手機或電腦裡分析，不會上傳。
取得我的個人造型報告
把測出的色票，與妝容、衣著及臉型造型建議一起看。
- 依你的量測結果，解讀髮型、鏡框、眉型與配色
- 附 6 次可選 AI 髮型生圖，照片上傳另外徵求同意
- 排好優先順序的行動清單，網頁報告與可列印 PDF
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報告連結與收據會寄到這個信箱（可留空，結帳頁也會問）
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收到了，謝謝。
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付款前，先看報告預覽
先看樣例，再決定。你的報告會依自己的量測結果撰寫；以下展示交付形式，不是你的分析結果。
挑鏡框，也知道原因
略窄的柔角長方框，鏡片保留適度垂直深度
摘自公開的完整樣例知道先試哪一項
先調整髮型的高度與側面蓬度
- 費力
- ●●○
- 花費
- $$
三個座標軸
真正決定季型的是什麼
季型的名字聽起來像天氣，底下其實是三個量測值。你的顏色在每一軸上各有一個位置，最強的兩軸決定你落在哪一型。
暖 ↔ 冷
膚色的色相角，再用眼睛顏色微調。偏黃金的底色落在暖側，偏粉紅的落在冷側。這一軸正是白平衡最會破壞的，所以要先校正才能讀。
淺 ↔ 深
整體有多淺，膚色與髮色一起加權。髮色在這一軸的權重最大：同一張臉配黑髮和配淺褐髮，會落在不同季型。
清澈 ↔ 柔濁
彩度，加上髮色與膚色之間的明暗落差。對比大又眼睛顏色濃 = 清澈；對比小、整體霧霧的 = 柔濁。
十二型之間的關係
四族各三型。每一族中間那一型是「冷暖主導」的正統型，另外兩型則被明暗或濃淡拉向鄰近的族。所以淺春和淺夏的共通點，其實比它們各自和自己族裡的深色型還多。
春 · 暖而清亮
淺春、暖春、亮春。金黃、陽光感的顏色；深色用棕不用黑。
夏 · 冷而柔和
淺夏、冷夏、柔夏。帶灰調的冷色；深色用藏青不用黑。
秋 · 暖而濃濁
柔秋、暖秋、深秋。鏽橘、橄欖、青銅；深色要暖的深，不是冷的深。
冬 · 冷而清澈
深冬、冷冬、亮冬。飽和而明確的顏色；四族裡只有冬真的撐得住純黑。
看你那一族的詳細
每個季族頁把該族三型並排，附完整的具名色票，並且把「到底是三型裡的哪一型」那幾個決定性差別講清楚。
這件事的限度在哪
專業顧問是在受控光線下把布料放到你臉旁邊，看你的膚色起什麼變化。一張照片承載的資訊比那少，再多的數學也補不回來。照片能做的是：把顏色客觀量出來（而不是憑眼睛判斷）、套用顧問在用的同一套三軸邏輯、並且告訴你這次結果值不值得信。如果你兩張不同光線下的照片測出不同季型，通常可信度那一行早就先告訴你原因了。
常見問題
你可能想問
十二季型是怎麼分的？
任何顏色都有三個屬性：冷暖、明暗、濃淡。你自己的膚髮眼在這三軸上各有一個位置，最強的那一軸決定屬於春夏秋冬哪一族，第二強的決定是族裡的哪一型，四族各三型，合起來十二型。
照片是怎麼量顏色的？
478 點臉部模型先定位兩頰、額頭、下巴、眉毛、虹膜和眼白，每一塊取一小圈像素、各通道取中位數——中位數會自動丟掉高光、痘痘和雜髮。取到的顏色轉成 CIELAB（色差和肉眼感受一致的色彩空間），再換算成三軸。
手機會自動調白平衡，這樣量不準吧？
這正是最難的地方，也是我們拿眼白當白點的原因：眼白是臉上唯一「本來就該是中性」的東西。把三個通道縮放到讓眼白回到中性，大部分色偏就跟著被拉回來了。校正只做部分而不做滿，因為真實的眼白本來就微偏暖。抓不到可用的眼白時會退回較弱的臉部校正，同時把可信度扣下來。
為什麼結果要附一個可信度？
因為照片可能以你看不出來的方式壞掉。膚色過曝、原圖色偏很重、臉在畫面裡太小、量不到髮色，每一項都會扣分。可信度只有 40% 是在告訴你「該換一張照片」，不是說你這張臉難判。
這跟專業的色彩顧問一樣嗎？
不一樣。顧問是在受控光線下把真的布料放到你臉旁邊，看你的膚色怎麼變，那比一張照片承載的資訊多得多。照片能做到的是把你的顏色客觀量出來、套進同一套三軸邏輯，當作一個免費的起點。
化妝會影響結果嗎？
影響很大。粉底同時改變膚色的明暗和冷暖，修容和腮紅則直接動到色相。想要誠實的結果，用自然光下的素顏照。
十二季型的人群比例是多少？有沒有研究？
沒有可靠的人群比例數字。十二季型是一套造型系統，不是學術分類，目前沒有任何同儕審查研究統計過各型在人群中的佔比。網路上流傳的數字——例如「Bright Spring 只佔 3–5%」——出自造型師自己的客戶名單或工具站的行銷頁；客戶是自選樣本、地域也偏，讀不出人口比例。真正有量測基礎的是膚色明度：ITA（個體類型角，由 CIELAB 的 L* 與 b* 算出）把膚色分成六檔，在一份 556 人的非洲族群研究中與黑色素指數的相關性達 ρ = −0.98。但 ITA 量的是明暗，學界從未把人群按冷暖底調切開過，更沒有切到十二季。所以這一頁給你的是你自己那三個座標，不是你屬於哪個稀有等級。