Глобус Вестей

Будь в центре событий с нами!

  • Новости
  • Деньги
  • Жилье
  • Кулинария
  • Машины
  • Отдых
  • Карта

Российская стилистка назвала три стрижки для маскировки поврежденных волос

13.05.2024 Автор: News

Стилист Марина Павлова: шегги и французский боб маскируют покоробленные волосы

Российская стилистка Марина Павлова назвала три стрижки для маскировки поврежденных волос. Ее комментарий публикует WomanНit.

По словам профессионала, истонченные и пересушенные пряди поможет упрятать шегги (стрижка, создающая эффект хаотично расположенных локонов, больших в области маковки и филированных на концах — прим. «Ленты.ру»). Схожая прическа в особенности подойдет тем, кто не желает чрезвычайно укорачивать пряди.

В то же время специалистка занесла в перечень две разновидности боба: французский и текстурированный. 1-ый вариант — с длиной чуток ниже скул — также даст размер волосам и подчеркнет шейку. В свою очередь, 2-ой содействует зрительному омоложению.

«У боба огромное количество плюсов. Кроме того, что он идет практически всем и постоянно в тренде, он помогает скрыть трудности с волосами, пока вы занимаетесь их восстановлением», — объяснила собеседница издания.

Ранее в мае парикмахер Натали Филиппова и стилистка Schwarzkopf Ира Задонская также перечислили россиянкам стрижки, которые подступают дамам хоть какого возраста.

Предыдущая запись Предложение Путина назначить Белоусова главой Минобороны объяснили Следующая запись Дочь популярной актрисы ответила на критику своей фигуры в сети

Свежие записи

  • 2 и 20 аркан: когда внутренняя тишина встречает голос судьбы
  • Корейская косметика: 11 шагов ухода и секрет идеальной кожи без фотошопа
  • От первого уголька до зимнего утра: как живет барбекю из кирпича
  • Как горы меняют даже самые шумные семьи
  • Эффективное оснащение рабочего пространства: от канцелярских принадлежностей до офисной техники
© 2026 Все права защищены.
Мы используем файлы cookie и рекомендательные технологии. Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с Политикой обработки персональных данных.