Die beiden letztgenannten Forschungsarbeiten schließen an aktuelle Entwicklungen zur computergestützten Bildanalyse und zum maschinellen Lernen an, die in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte erzielt und die zuvor geschilderten Schwierigkeiten der automatischen Bildauszeichnung größtenteils überwunden haben. Die Einführung des Vision Transformers (Dosovitskiy 2020) und die Verfügbarkeit multi-modaler Modelle bis hin zu zero-shot Modellen wie etwa CLIP (Radford 2021), YoloWorld (Chen 2024) oder ChatGPT<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" /> ermöglichen es heute, Analysen von Bildmaterial wesentlich effektiver und dateneffizienter durchzuführen. Smits et al. (2022) haben im skizzierten Antwerpener Projekt gezeigt, dass diese Methoden auch in der Anwendung auf historische Kinder- und Jugendbücher gute Ergebnisse erzielen, ohne vorher in der speziellen Domäne trainiert worden zu sein.