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# Documentation
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- Class name: SegsBitwiseAndMaskForEach
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- Category: ImpactPack/Operation
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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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SegsBitwiseAndMaskForEach节点的'doit'方法对每个分割掩码和提供的掩码执行按位与操作，从而生成一组细化的分割掩码。此操作对于过滤掉分割过程中不需要的区域至关重要，确保只保留感兴趣的区域。
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# Input types
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## Required
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- segs
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- 'segs'参数代表将由节点处理的分割对象集合。它对节点的操作至关重要，因为它决定了将与掩码进行按位与操作的输入数据。
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- Comfy dtype: SEGS
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- Python dtype: List[SEG]
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- masks
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- 'masks'参数是一个张量，包含要应用于每个分割的掩码。它在节点的功能中扮演重要角色，通过定义最终分割输出中要包含或排除的区域。
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- Comfy dtype: MASK
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- Python dtype: torch.Tensor
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# Output types
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- output
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- 'doit'方法的输出是一个包含原始分割和一个细化分割对象列表的元组，每个对象都带有通过按位与操作更新的掩码。
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- Comfy dtype: SEGS
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- Python dtype: Tuple[SEG, List[SEG]]
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class SegsBitwiseAndMaskForEach:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'segs': ('SEGS',), 'masks': ('MASK',)}}
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RETURN_TYPES = ('SEGS',)
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FUNCTION = 'doit'
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CATEGORY = 'ImpactPack/Operation'
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def doit(self, segs, masks):
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return (core.apply_mask_to_each_seg(segs, masks),)
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