您可以通过实现一个变通方法来实现所需的结果。以下是为您的任务建议的工作流：

import tensorflow as tf

# Apply Conv2D layer to the input
x1 = tf.keras.layers.Conv2D(input)

# Multiply x1 with the mask
x1 = tf.keras.layers.Multiply([x1, mask])

# Compute the complement of the mask and multiply it with the input
x2 = tf.keras.layers.Multiply([input, tf.math.logical_not(mask)])

# Add x1 and x2
out = tf.tf.keras.layers.Add([x1, x2])

此外，如果您愿意，您可以将此功能封装在自定义TensorFlow层中。我希望这个解决方案能有效地解决你的问题。