欧瑞莲哪款粉底液好用又实惠又好用（欧瑞莲哪款粉底液好用又实惠又好用的）



1、欧瑞莲哪款粉底液好用又实惠又好用

欧瑞莲好用且实惠的粉底液：

1. 欧瑞莲持妆无瑕粉底液

全天候持妆

奶油般丝滑质地，易于涂抹

遮瑕力高，可遮盖瑕疵和肤色不均

具有SPF 15 的防晒功效

2. 欧瑞莲无瑕柔焦粉底液

轻盈自然妆效

哑光质地，控油效果好

含有玻尿酸成分，保湿滋润

质地轻薄，适合日常妆容

3. 欧瑞莲恒久亮颜粉底液

持久24小时

柔焦效果好，打造无瑕肌肤

添加了透明质酸，保湿补水

适合所有肤质，尤其是混合性和油性肌肤

4. 欧瑞莲无瑕隔离粉底霜

多用途，既可作为隔离霜，也可作为粉底

质地轻薄，透气性好

修饰毛孔和肤色不均，打造自然妆效

含有SPF 30 的防晒功效

5. 欧瑞莲持妆水感粉底液

水润保湿，适合干性肌肤

持妆时间长，可维持一天不脱妆

质地轻薄，不厚重

含有仙人掌提取物，舒缓镇静肌肤

价格范围：

这些粉底液的价格通常在 100-200 元之间，属于中档价位，兼具实惠和好用。

2、欧瑞莲哪款粉底液好用又实惠又好用的

平价且好用的欧瑞莲粉底液推荐：

欧瑞莲恒久完美无瑕粉底液：

遮瑕力中等到高，适合轻度至中度的瑕疵

持久时间长，能保持一整天

价格实惠，通常在 10 美元左右

欧瑞莲超持久无瑕粉底液：

遮瑕力高，适合中度至重度的瑕疵

持久时间极长，可达 24 小时

比恒久完美无瑕粉底液更贵一些，通常在 15 美元左右

欧瑞莲超控油无瑕粉底液：

专门针对油性肌肤设计

提供哑光效果，控制油光

遮瑕力中等，适合轻度至中度的瑕疵

价格在恒久完美无瑕粉底液和超持久无瑕粉底液之间

欧瑞莲 Infallible 24H 粉底棒：

采用粉棒形式，方便携带和使用

遮瑕力中等，适合轻度至中度的瑕疵

持久时间长，可达 24 小时

价格与恒久完美无瑕粉底液相似

欧瑞莲 Radiant Lift 粉底液：

含有透明质酸，具有保湿功效

带来光泽、均匀的肤色

遮瑕力中等，适合轻度至中度的瑕疵

价格比其他欧瑞莲粉底液稍高，通常在 20 美元左右

3、欧瑞莲的粉底液和cc霜哪个好

欧莱雅的粉底液和CC霜各有优点和缺点，根据个人需求和喜好，选择适合自己的产品：

粉底液

优点：

遮瑕力更高，可以遮盖瑕疵、色素沉着和毛孔。

持久度更好，通常可以维持 весь день。

提供各种色号和质地，适合不同肤质和肤色。

缺点：

可能会显得厚重，特别是涂抹过多时。

对于敏感肌肤来说可能过于刺激。

CC霜

优点：

质地轻盈，容易涂抹，可以打造自然妆效。

具有护肤成分，如SPF、抗氧化剂和保湿剂。

可以提亮肤色，校正肤色不均。

缺点：

遮瑕力不如粉底液。

持久度可能较差，需要补妆。

哪种更好？

如果您需要高遮瑕力和持久妆容，可以选择欧莱雅粉底液。

如果您更喜欢轻盈、透气的妆容，并希望获得护肤益处，可以选择欧莱雅 CC 霜。

具体推荐

欧莱雅 Infallible Pro-Matte 粉底液：高遮瑕力，持久度高，适合油性至混合性肌肤。

欧莱雅 True Match Lumi Cushon CC 霜：质地轻盈，带有SPF，具有轻微遮瑕力和提亮效果，适合所有肤质。

4、欧瑞莲产品价格表图片粉底液

from PIL import Image, ImageFilter

import numpy as np

import tflite_runtime.interpreter as tflite

import time

input preprocess functions

def load_image(path):

load an image from file

image = Image.open(path)

convert the image to grayscale

image = image.convert('L')

resize the image to a fixed size

image = image.resize((224, 224))

convert the image to a numpy array

image = np.array(image)

normalize the image

image = image / 255.0

return the image

return image

def max_pool_2d(x):

apply max pooling to the input

return np.max(np.max(x, axis=2), axis=2)

load tflite model

Load the TFLite model and allocate tensors.

interpreter = tflite.Interpreter(model_path="mobilenet_v2_1.0_224_quant.tflite")

interpreter.allocate_tensors()

Get input and output tensors.

input_details = interpreter.get_input_details()

output_details = interpreter.get_output_details()

get the image path

image_path = "path_to_image/image.jpg"

load the image

image = load_image(image_path)

model predict

set the input tensor

interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], np.expand_dims(image, axis=0))

run the model

interpreter.invoke()

get the output tensor

output = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

output = np.argmax(output, axis=1)

print the output

print(output)