XRUST.ru » Я Девушка » Происшествие на показе Chanel
Я Девушка

Происшествие на показе Chanel

3 октября 2019, 07:23 33 495 0 12.5
Происшествие на показе  Chanel


Неделя моды проходила в Париже с 23 сентября по 1 октября. Со своей новой коллекцией в последний день выступил модный дом Chanel. Однако самым запоминающимся на этом показе стали не дизайнерские наряды, а забавное происшествие.
На подиум, во время финального дефиле, вырвалась девушка из зала и встав в ряды шагающих моделей, стала дефилировать вместе с ними.
Происшествие на показе  Chanel

Девушка уверенно прошла по всему подиуму, и тут на ее пути встала известная супермодель Джиджи Хадид, которая, загородив самозванке дорогу, отвела ее в сторону выхода, где их уже дожидалась охрана.
Видео с показа в считанные минуты распространилось по соцсетям, и в девушке с подиума была опознана комедийная актрис и блогер Мари Бенолиэль, известная в соцсетях под псевдонимом Marie S’Infiltre.
Надо отметить, что такая выходка не первая у Мари. Так, во время показа французского бренда нижнего белья Etam, она уже выбегала к моделям на подиум.
Xrust: Происшествие на показе Chanel

мода, показ, подиум, модель, одежда, шанель, дизайнер, красота

Поделится
12.5 0

Комментарии


GitHub представил новых ИИ‑агентов Claude и Codex: как изменится работа разработчиков
GitHub расширил экосистему ИИ‑инструментов, добавив агентов Claude и Codex для ускорения разработки. Новые модели доступны в Copilot Pro Plus и Enterprise и позволяют выполнять задачи, анализировать код и сравнивать результаты прямо в GitHub и VS Code. Запуск новых агентов стал частью инициативы Agent HQ, направленной на то, чтобы сделать ИИ‑ассистентов полноценным элементом ежедневной работы программистов, пишет xrust. GitHub стремится создать среду, в которой разработчики смогут гибко выбирать подходящего агента под конкретную задачу — от генерации кода до анализа изменений и подготовки запросов на слияние. Как работают новые агенты GitHub GitHub подчёркивает, что каждый агент обрабатывает запросы независимо, а разработчики могут назначать им разные задачи в рамках одного проекта. Это позволяет: распределять нагрузку между несколькими ИИ‑моделями, сравнивать результаты работы агентов, выбирать наиболее точные и релевантные ответы, ускорять процесс разработки без переключения между
2 814 4