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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