该模型的配置参数涉及多个方面，包括网络架构、超参数和训练数据集等。
网络架构通常采用卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN）的结构，用于捕捉图片的特征并生成艺术风格。
超参数包括学习率、批量大小和训练迭代次数等，这些参数会影响模型的收敛速度和生成效果。
训练数据集是指用于训练模型的图片集合，包括不同风格的艺术作品和普通图片。
通过训练数据集，模型可以学习到不同艺术风格的特征，并将其应用于转换过程中。
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