AI也能做色彩诊断,立省大几千

所以一定要让 AI 建立评分表。每个颜色从 5 个维度评分：肤色均匀度气色提升度五官清晰度瑕疵控制度整体和谐度每项 1-5 分，再按权重换算成 100 分：肤色均匀度 30%气色提升度 25%五官清晰度 20%整体和谐度 15%瑕疵控制度 10%最后分级：80-100 分：推荐色60-79 分：可用色60 分以下：避雷色

请根据我上传的标准正脸照和披布测试照，生成一份个人色彩诊断报告。不要只给季型结论，请按照“视觉证据 + 评分表 + 诊断逻辑 + 实用建议”的方式分析。所有结论都必须基于照片中的可观察证据，不要使用绝对化表达。请重点分析以下 6 个方面：肤色底调：观察脸颊、额头、颈部、唇色中的冷暖倾向，判断偏冷、偏暖还是中性。面部对比度：观察发色、瞳色、肤色之间的明暗差异，判断适合高对比还是低对比配色。冷暖反应：比较纯白、象牙白、玫红、豆沙粉、陶土橙、橄榄绿等颜色对脸部状态的影响。明度耐受度：判断浅色、中明度、深色分别是否提亮、压脸或显沉重。饱和度耐受度：判断高饱和色是否抢脸，低饱和色是否更协调。整体和谐度：判断颜色是否让肤色更均匀、五官更清晰、气色更自然，还是显灰、显脏、显疲惫。请为每张披布测试照建立评分表。评分维度包括：肤色均匀度、气色提升度、五官清晰度、瑕疵控制度、整体和谐度，每项 1-5 分。请按以下权重换算成 100 分制：肤色均匀度 30%，气色提升度 25%，五官清晰度 20%，整体和谐度 15%，瑕疵控制度 10%。请将每个颜色分为：推荐色：80-100 分；可用色：60-79 分；避雷色：60 分以下。每个颜色都要写出观察依据，不要只给分数。最后请输出以下内容：基础诊断信息：季型倾向、子季型倾向、肤色底调、适合明度、适合饱和度、面部对比度、置信度。披布测试评分表：颜色名称、冷暖属性、明度、饱和度、总分、推荐等级、观察依据。诊断逻辑：说明为什么更接近该季型，哪些颜色支持这个判断，哪些颜色排除了其他季型。推荐色：基础色、主色、点缀色、妆容色、发色、配饰金属色。避雷色：说明不建议使用的颜色及原因。穿搭建议：给出 5 套日常可用的配色公式。妆容建议：包括眉色、眼影、腮红、口红和需要避免的妆色。结论声明：说明本报告基于照片和披布反应进行视觉分析，不是医学检测，也不是绝对结论。表达要求：专业、温和、有依据。不要使用“显丑”“显黑”“气色差”等负面词。可以使用“该颜色容易压低面部明度”“该颜色对气色提升有限”“该颜色与面部原生色彩协调度较低”等表达。

请根据以上个人色彩诊断报告，生成一张《四季色彩诊断卡》的海报提示词。海报需要包含：正脸人像区域、季型结论、肤色底调、面部对比度、推荐色卡、可用色、避雷色、妆容建议、穿搭配色公式和关键结论。设计风格要求：干净、高级、适合女性个人形象诊断报告，排版清晰，信息分区明确，色卡颜色与报告结论一致。注意：海报中的季型、底调、推荐色、避雷色必须与文字报告保持一致，不要重新生成相互矛盾的结论。