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# Documentation
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- Class name: TwoSamplersForMask
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- Category: ImpactPack/Sampler
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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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该节点通过整合两种不同的采样机制来协调采样过程，允许生成符合特定遮罩标准的潜在表示。它增强了模型关注相关特征和抑制不需要的信息的能力，从而实现更受控和针对性的采样结果。
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# Input types
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## Required
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- latent_image
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- 潜在图像是携带采样过程所需基础结构和特征的输入表示。它至关重要，因为它构成了节点操作的基础，影响最终输出的质量和特征。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: dict
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- base_sampler
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- 基础采样器是提供基础采样能力的重要组件。它负责初步生成潜在图像，为掩码采样器进一步的细化和操作奠定基础。
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- Comfy dtype: KSAMPLER
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- Python dtype: KSamplerWrapper or KSamplerAdvancedWrapper
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- mask_sampler
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- 掩码采样器在应用特定遮罩标准到潜在图像中扮演关键角色。它通过专注于所需特征和抑制不相关特征来精炼采样过程，从而根据预定义的掩码塑造最终输出。
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- Comfy dtype: KSAMPLER
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- Python dtype: KSamplerWrapper or KSamplerAdvancedWrapper
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- mask
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- 掩码参数是一个二进制表示，它决定了应该保留或丢弃潜在图像的哪些区域。它是节点操作的一个组成部分，因为它指导掩码采样器确定应该关注哪些特征以及忽略哪些特征。
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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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- latent_image
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- 输出潜在图像是结合了基础和掩码采样器结果的精炼表示。它根据掩码封装了所需的特征并抑制了不相关的特征，作为后续模型操作的最终输入。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: dict
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# Usage tips
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- Infra type: GPU
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# Source code
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class TwoSamplersForMask:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'latent_image': ('LATENT',), 'base_sampler': ('KSAMPLER',), 'mask_sampler': ('KSAMPLER',), 'mask': ('MASK',)}}
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RETURN_TYPES = ('LATENT',)
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FUNCTION = 'doit'
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CATEGORY = 'ImpactPack/Sampler'
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def doit(self, latent_image, base_sampler, mask_sampler, mask):
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inv_mask = torch.where(mask != 1.0, torch.tensor(1.0), torch.tensor(0.0))
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latent_image['noise_mask'] = inv_mask
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new_latent_image = base_sampler.sample(latent_image)
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new_latent_image['noise_mask'] = mask
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new_latent_image = mask_sampler.sample(new_latent_image)
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del new_latent_image['noise_mask']
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return (new_latent_image,)
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