[BUG] <title>为什么对于低分辨率256*256的图像输入的时候，调整max_slice_number = 1/9，对于结果有巨大的差异？

[flawsss]

是否已有关于该错误的issue或讨论？ | Is there an existing issue / discussion for this?

• 我已经搜索过已有的issues和讨论 | I have searched the existing issues / discussions

该问题是否在FAQ中有解答？ | Is there an existing answer for this in FAQ?

• 我已经搜索过FAQ | I have searched FAQ

当前行为 | Current Behavior

我输入了一个分辨率256*256的图片数据，当max_slice_number = 1\2\等的时候，模型训练效果非常的差（语言描述方式不符合，描述的准确度不符合，但当max_slice_number = 9的时候模型的效果就会非常的好。

期望行为 | Expected Behavior

我看2.5相关的教程，每个分割是以448*448进行执行的，我之前的理解是，对于较小分辨率的图像，并不需要较大的分割数量。

复现方法 | Steps To Reproduce

1. 通过不同的max_slice_number 进行训练
2. 通过web_demo_2.6.py 进行测试

运行环境 | Environment

- OS:
- Python:
- Transformers:
- PyTorch:
- CUDA (`python -c 'import torch; print(torch.version.cuda)'`):

备注 | Anything else?

No response

[LDLINGLINGLING]

你好，请问你用的是最近的代码么，理论上是不会切图的