电商直播对技术架构要求高，需实现超低延迟互动、高并发和复杂画面合成。主播需快速回应观众提问，处理高峰流量，并合成多种画面元素。建议采用分层分发策略，核心观众使用L3链路，长尾观众通过CDN，以确保公平性和流畅体验。同时，使用本地导播插件可简化画面合成，提升直播效果。

CDN直播适合单向观看且观众规模大的场景，如电商直播、赛事和在线教育。如果需要实时互动，则应使用RTC或结合两者。判断标准为核心是“看”还是“聊”，观众规模是否大，以及是否有实时互动需求。

美团开源了LongCat-Video-Avatar 1.5数字人视频模型，提升了唇形同步、稳定性和多人互动能力。通过优化音频特征提取和数据处理，该模型在复杂场景中表现优异，生成效率提高15倍，适用于电商直播和教学等多种场景，推动数字人视频的实际应用。

本文介绍了电商直播场景下的全模态理解大模型TLiveOmni在vLLM框架下的推理部署与量化优化。通过自定义插件和修复多模态Token排布，解决了vLLM对Omni模型支持不足的问题。采用SmoothQuant与GPTQ的复合量化方案，构建了5000条高质量数据的校准集，确保模型效果。最终在H20与RTX 4090上测试，推理加速达2.5至3.5倍，精度损失控制在1.5%以内。