这个问题可能是由于AutoEncoder网络中的某些参数设置不正确导致的。一个常见的问题是，AutoEncoder的输出大小与原始图像大小不同，因此我们需要对网络中的参数进行调整。

其中一个解决方法是在网络的第一个卷积层之前添加一个Padding层，使输出的大小与原始图像大小相同。具体做法如下：

from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, ZeroPadding2D
from keras.models import Model

# 定义输入
input_img = Input(shape=(64, 64, 3))

# 添加Padding层
x = ZeroPadding2D(padding=((1, 0), (1, 0)))(input_img)

# 编码器
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)

# 解码器
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoded)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
decoded = Conv2D(3, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)

# 创建模型