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# Documentation
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- Class name: WAS_Mask_Add
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- Category: WAS Suite/Image/Masking
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/WASasquatch/was-node-suite-comfyui
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WAS_Mask_Add节点旨在执行将两个掩码图像相加的操作。它擅长合并掩码数据以创建复合掩码，这在需要层叠掩码的图像处理工作流程中至关重要。该节点确保结果掩码值在有效范围内，有助于掩码层的无缝集成。
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# Input types
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## Required
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- masks_a
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- 参数'masks_a'代表要添加的第一组掩码图像。它在确定复合掩码的初始状态中起着关键作用，影响掩码处理过程的最终结果。
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- Comfy dtype: MASK
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- Python dtype: torch.Tensor
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- masks_b
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- 参数'masks_b'是与'masks_a'集成的第二组掩码图像。它对于创建一个全面掩码至关重要，该掩码包含了来自两组掩码的所需特征。
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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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- MASKS
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- 输出'MASKS'是节点执行的加法操作的结果。它是一个复合掩码，包含了输入掩码的组合特征，准备用于下游图像处理任务。
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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 WAS_Mask_Add:
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def __init__(self):
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pass
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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return {'required': {'masks_a': ('MASK',), 'masks_b': ('MASK',)}}
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CATEGORY = 'WAS Suite/Image/Masking'
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RETURN_TYPES = ('MASK',)
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RETURN_NAMES = ('MASKS',)
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FUNCTION = 'add_masks'
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def add_masks(self, masks_a, masks_b):
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if masks_a.ndim > 2 and masks_b.ndim > 2:
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added_masks = masks_a + masks_b
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else:
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added_masks = torch.clamp(masks_a.unsqueeze(1) + masks_b.unsqueeze(1), 0, 255)
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added_masks = added_masks.squeeze(1)
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return (added_masks,)
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