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# Documentation
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- Class name: SEGSToMaskBatch
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- Category: ImpactPack/Util
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git
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SEGSToMaskBatch节点旨在将分割数据转换为一批掩码。它在图像处理流程中充当重要的中间体，将分割输出转换为后续操作可以高效处理的格式。该节点抽象了处理单个分割的复杂性，允许掩码的批量处理流程化。
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# Input types
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## Required
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- segs
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- 'segs'参数对于节点的操作至关重要，因为它提供了需要转换为掩码的分割数据。这个输入显著影响节点的执行和生成的掩码的质量。
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- Comfy dtype: SEGS
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- Python dtype: List[NamedTuple]
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# Output types
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- mask_batch
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- 'mask_batch'输出是由输入分割数据派生的掩码集合。它代表了节点的主要输出，对于工作流程中的进一步分析或处理具有重要意义。
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- Comfy dtype: MASK
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- Python dtype: torch.Tensor
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class SEGSToMaskBatch:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'segs': ('SEGS',)}}
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RETURN_TYPES = ('MASK',)
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FUNCTION = 'doit'
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CATEGORY = 'ImpactPack/Util'
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def doit(self, segs):
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masks = core.segs_to_masklist(segs)
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masks = [utils.make_3d_mask(mask) for mask in masks]
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mask_batch = torch.concat(masks)
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return (mask_batch,)
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