在这篇文章中，我们将详细探讨如何处理和排查 “延时高” 的问题，这是实时互动技术中最常见的问题之一。

本文介绍了视频直播卡顿的四个主要原因，用户网络问题、用户设备性能问题、技术路线的选择和实现问题。因本文主要阐述视频直播的卡顿，故技术路线的实现指的是：CDN供应商的实现问题，包含CDN性能不足、CDN地区覆盖不足。对于每个原因，提供了初步判断和进一步诊断的方法和技术工具，并列出了关键性能指标以帮助诊断和解决问题。

本文介绍了音画不同步问题的五个因素：编码和封装阶段、网络传输阶段、播放器中的处理阶段、源内容产生的问题以及转码和编辑。针对这些因素，提出了相应的解决方案，如使用标准化工具、选择强大的传输协议、自适应缓冲等。

本文作者来自即构开发者社区@ Daniel 投稿，为我们分享时下热门的数字人技术。IDC 预计，到 2026 年，中国 AI 数字人市场规模将达到 102.4 亿元。开发者有必要对数字人技术有完整的认知和理解。

在视频系列的前几篇推文中，我们已经接触了视频相关的不少概念，它们都是围绕着几个核心角色 ：色彩、像素、图像和视频来展开的。

在前两篇推文中，我们了解了色彩空间、像素、图像和视频之间的组成关系，并且比较详细的学习了色彩空间 RGB、YUV 的采样&存储格式。

虚拟形象是虚拟世界的核心资产，也是打造元宇宙社交的数字名片，从虚拟形象为切入点，ZEGO Avatar 基于强大的 AI 算法能力，可以为企业提供多元化风格虚拟形象制作及智能互动服务，助力企业打造虚拟形象数字资产，创造多样的玩法体验，支持客户以相对较低的门槛快速进入元宇宙赛道。

在上一篇文章中，我们带大家了解了视频、图像、像素和色彩之间的关系，还初步认识了两种常用的色彩空间，分别是大家比较熟悉的 RGB，以及更受视频领域青睐的 YUV。今天，我们将继续深入学习 RGB、YUV 的相关内容，进一步了解它们的常见采样格式和存储格式。

即构虚拟形象引擎（Zego Avatar）支持自定义管理人物的虚拟形象，通过默认的虚拟形象或者自定义生成的专有虚拟形象，以表情随动、声音驱动等方式与真人实时互动，可广泛应用于语聊直播、社交互动、在线培训等多种场景中。

这些年随着AI技术的进步，轻量级算法模型开始在移动端实时跑起来，并且移动端算法也在不断进行迭代和完善，而对于实时直播场景，也有越来越多的AI算法落地。ZEGO即构科技提出了一套极轻量级AI算法模型，结合移动端硬件特性，差异化优化前馈推理库，让算法模型、推理库、硬件成为一体，使得视频云转码移动端化成为可能。

本篇文章我们重点讲述图像与色彩基础知识的第一部分，在今天的学习过程中，大家可以了解到视频、图像、像素和色彩之间的关系，也初步认识了两种重要的色彩空间：RGB 和 YUV，以及它们的基本原理、差异和联系。

混流是把多路音视频流从云端混合成单流的技术。

ZEGO Express SDK 支持推流到 CDN（Content Delivery Network，内容分发网络），包括转推 CDN 和直推 CDN 两种功能。开发者基于该功能可打通 RTC 产品和 CDN 直播产品，方便用户从网页或第三方播放器直接观看和收听直播内容。为了保证安全，推流到 CDN 时默认开启 CDN 鉴权。

在上一篇文章中，我们完成了对音频前处理三剑客的学习。声音信号经过音频前处理模块，已经“洗尽铅华、去除杂质”，现在，你是否已迫不及待想要将它们分享到世界各地了呢？

随着近年来深度学习技术取得的巨大发展，其强大的高级特征提取能力恰好解决了传统技术的弊端。ZEGO 即构科技使用深度学习技术解决图像、视频等抠图任务并在多个业务场景中进行了广泛的应用。