选择 (512 \times 512)、(1024 \times 1024) 等像素大小的原因与计算机科学中的一些基本概念有关：
二进制和内存对齐：计算机系统基于二进制运作，因此处理二的幂次方的数值（如 (2^9 = 512), (2^{10} = 1024) 等）时更为高效。这种对齐方式可以优化内存的使用和数据处理过程。
GPU优化：许多深度学习模型在训练和推理时依赖于GPU（图形处理单元）。GPU在处理尺寸为二的幂次方的数据时通常能达到更高的效率，因为这符合它们的内部架构设计。
方便的下采样和上采样：使用 (512), (1024) 等尺寸可以方便地对图像进行二分之一、四分之一等比例的下采样或上采样，这在许多图像处理和深度学习任务中是常见的需求。例如，一个 (1024 \times 1024) 的图像可以轻松地下采样为 (512 \times 512)、(256 \times 256) 等尺寸，而不会引入复杂的插值问题。
标准化和兼容性：许多公开的数据集和预训练模型采用这些标准尺寸，因此使用它们可以方便地与现有资源兼容，减少数据预处理的工作量。
综上所述，虽然理论上可以使用任何尺寸的图片，但在实际应用中，使用这些基于二的幂次方的尺寸可以提高计算效率，简化数据处理流程，并与现有的许多资源保持兼容。