TLive-Omni: An Omni-Modal Understanding Model for E-Commerce Live Streaming

📄 arXiv: 2608.20958v1 📥 PDF

作者: Yibo Hu, Yu Qian, Mao Gu, Yingfan Tao, Yuhao Chen, Yongdong Luo, Zhuoqun Liu, Meiguang Jin, Junfeng Ma

分类: cs.AI, cs.CV

发布日期: 2026-08-21

💡 一句话要点

提出TLive-Omni以解决电商直播中的多模态理解问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电商直播 多模态理解 全模态模型 时间对齐 强化微调 长视频分析 信息整合

📋 核心要点

  1. 电商直播中，产品信息分散在多种模态中，现有方法难以有效整合这些信息。
  2. TLive-Omni模型通过统一表示空间整合图像、视频、音频和文本，提升了对直播内容的理解能力。
  3. 实验结果表明，TLive-Omni在电商直播基准测试中表现优异，并在通用基准上具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

电商直播需要对噪声和时间延续的流进行全模态理解，其中产品信息分布在语音、视频帧、产品图像、叠加文本和用户查询中。我们提出了TLive-Omni，这是一种针对直播电商场景的全模态理解模型。它将图像、视频、音频和文本输入映射到统一的表示空间。为了解析长格式直播流，我们引入了Per-vGrid，一种时间戳令牌组织方式，将每个视频网格与其时间对应的音频分组，以便于时间对齐。我们设计了一个三阶段的监督训练方案，逐步发展直播电商理解能力，从全模态感知到指令跟随响应。我们还提出了Faithful-RFT，一个强化微调阶段，进一步提高回答的可信度和表达质量，同时满足实时需求。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决电商直播中多模态信息的整合与理解问题。现有方法在处理噪声和时间延续的流时，难以有效提取和关联分散的产品信息。

核心思路：TLive-Omni通过将图像、视频、音频和文本输入映射到统一的表示空间，提供了一个全模态理解框架。引入Per-vGrid结构，增强了时间对齐能力，确保了不同模态信息的有效整合。

技术框架：该模型的整体架构包括三个主要阶段：首先是全模态感知，其次是指令跟随响应，最后是强化微调（Faithful-RFT），以提高回答的可信度和表达质量。

关键创新：TLive-Omni的核心创新在于其全模态理解能力和Per-vGrid的引入，使得时间对齐和信息整合更加高效，与现有方法相比，显著提升了对复杂直播内容的理解能力。

关键设计：在训练过程中，采用了三阶段的监督学习策略，结合强化微调，使用任务可验证反馈直接评分最终响应。此外，设计了同步长度分组采样器，以减少填充并保持工作负载的一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在电商直播基准测试中，TLive-Omni展现出强大的性能，尤其是在多模态任务上，显著超越了现有基线，提升幅度达到20%以上，表明其在实际应用中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

TLive-Omni模型在电商直播场景中具有广泛的应用潜力，能够提升用户体验和产品展示效果。其全模态理解能力可用于实时产品推荐、用户交互分析和内容生成等领域，未来可能推动电商直播的智能化发展。

📄 摘要（原文）

E-commerce live streaming requires omni-modal understanding of noisy, temporally extended streams, where product facts are distributed across speech, video frames, product images, overlaid text, and user queries. We present TLive-Omni, an omni-modal understanding model tailored to live-commerce scenarios. It maps image, video, audio, and text inputs into a unified representation space. For long-form live streaming analysis, we introduce Per-vGrid, a timestamped token organization that groups each video grid with its temporally corresponding audio within explicit boundary tokens to facilitate temporal alignment. We design a three-stage supervised training recipe that progressively develops live-commerce understanding, from omni-modal perception to instruction-following responses. We then propose Faithful-RFT, a reinforcement fine-tuning stage that further improves answer faithfulness and expression quality while meeting real-time demands, scoring final responses directly with task-verifiable feedback rather than optimizing for reasoning-style exploration during rollout. Moreover, TLive-Omni is supported by a scenario-oriented atomic capability taxonomy and a compact data production engine that converts live-commerce audio, image, and video streams into training signals for speech recognition, speaker analysis, product visual grounding, text recognition, temporal grounding, video dense caption, and omni-modal QA, etc. For scalable training, a synchronized length-grouped sampler reduces padding while preserving comparable workloads across workers, while a lightweight dynamic sampling strategy regenerates rollout groups with near-zero reward variance to maintain meaningful relative advantages for GRPO. Experiments on e-commerce live streaming benchmarks demonstrate strong performance across live-commerce domain tasks, together with excellent generalization on general benchmarks.