FlowCache/FlowCache4MAGI-1-dev6-adaptive/README_ADAPTIVE.md

# AdaptiveDetailCache on MAGI-1 (dev6-adaptive)

基于 [FlowCache4MAGI-1-dev4-detail](../FlowCache4MAGI-1-dev4-detail) 的扩展分支，在 MotionDetailCache（motion + detail 双度量）之上，增加 **chunk 级 AR 难度预测 → 动态阈值 τ**。

## 与 dev4 的差异

| 维度 | dev4 MotionDetailCache | dev6 AdaptiveDetailCache |
|------|------------------------|--------------------------|
| Phase 2 阈值 | 全局固定 `τ` | 每个 chunk 独立 `τ_eff` |
| 难度信号 | — | motion / detail / delta / 历史 active / 历史 reuse |
| 调参方式 | 手动 sweep `rel_l1_thresh` | `τ_base` + `beta` + `[τ_min, τ_max]` |

## 动态 τ 公式

每个 chunk 进入 Phase2 时（chunk 内固定，避免 step 间抖动）：

```
d = weighted(motion, detail, delta, hist_active, hist_reuse)  ∈ [0, 1]
τ_eff = clamp(τ_base * exp(-β * (d - 0.5)), τ_min, τ_max)
active[p] = A[p] > τ_eff
```

难度高 → τ 降低 → 更常计算；难度低 → τ 升高 → 更敢 reuse。

## 默认超参

继承 dev4 best，并新增：

| 参数 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `rel_l1_thresh` | 0.012 | τ 基准（dev4 best） |
| `use_adaptive_tau` | true | 开启动态 τ |
| `adaptive_tau_beta` | 0.8 | 难度→τ 灵敏度 |
| `adaptive_tau_min` | 0.008 | τ 下界 |
| `adaptive_tau_max` | 0.020 | τ 上界 |

## 快速运行

```bash
cd FlowCache4MAGI-1-dev6-adaptive
conda activate magi
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export MASTER_ADDR=localhost
bash scripts/single_run/adaptive_t2v.sh
```

## dev4 vs dev6 对比

```bash
FRAMES=120 bash tools/run_compare_dev4_dev6.sh
FRAMES=240 bash tools/run_compare_dev4_dev6.sh
```

## 代码结构

```
inference/pipeline/cache/
├── motiondetailcache.py      # dev4 基类（含 τ hook）
└── adaptivedetailcache.py    # dev6 AdaptiveDetailCache

yaml_config/single_run/adaptive_config_best.yaml
scripts/single_run/adaptive_t2v.sh
tools/run_compare_dev4_dev6.sh
```

其余 sparse forward、KV cache、integrate 逻辑与 dev4 完全一致。