Ab 2017 erarbeitete Noyan Evirgen, wiederum in Kooperation mit dem VMML der Universität Zürich, einen automatischen Workflow für die Figur-Grund-Trennung (Flueckiger et al. 2017). Mit Deep Learning Tools war es möglich, die Figuren aus dem Hintergrund auszuschneiden, indem sie zunächst mit der Objekterkennungssoftware YOLO identifiziert wurden (Redmon et al. 2015). YOLO erstellt <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">bounding boxes</hi> um die Figuren und anderen identifizierten Objekte, welche die Objekte auch sprachlich benennen. Ein Tiefenerkennungs-Algorithmus (Ha 2016) löst die Figuren vom Hintergrund, die anschließend mit GrabCut ausgeschnitten wurden (Rother et al. 2004). In der Bearbeitung der riesigen Datenmengen hat sich dieser Workflow als zwar zuverlässig, aber zu wenig effizient erwiesen. Daher verwendet Gaudenz Halter nun in VIAN einen Deep-Learning-Ansatz, der die Figuren direkt identifiziert und mit semantischer Segmentation pixelweise markiert.