Das Projekt macht nachvollziehbar, wie im Rahmen des maschinellen Lernens mit ganz unterschiedlichen Spielräumen umgegangen werden kann. Während durch den <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Style Transfer</hi> in den Trainingsdaten der Erkennungsraum von der Textur gelöst und auf die Geometrie der Wappen umgeleitet wurde, muss er hinsichtlich der konkreten Operationalisierung dessen, was hier als Wappen verstanden wird, für die Maschine wiederum deutlich eingeschränkt bzw. präzisiert werden. Für die maschinelle Bildanalyse ergeben sich damit neue methodische Potenziale, da die Komplexität von Wappendarstellungen zwischen populären Trainingsdatensätzen wie handgeschriebenen Ziffern (z.B. MNIST) und allgemeinen Fotos (z.B. COCO) liegen und die es an weiteren Daten (z.B. Wappendarstellungen auf anderen Materialien) zu präzisieren gilt. Neben der Notwendigkeit der konzeptionellen Schärfung der gebrauchten Konzepte zeichnet sich mit dem Projekt für die kulturhistorische Heraldik zugleich die Möglichkeit ab, die bereits umfassend digitalisierten Handschriftenbestände von Bibliotheken wie der BnF und der BSB unter Hinzunahme der jeweils hinterlegten Metadaten erstmals umfassend auf Fragen der Verbreitung und Verwendung von Wappendarstellungen in Handschriften zu untersuchen. Ein Ansatz, der im weiteren Projektverlauf dann auch auf Wappendarstellungen in anderen Medien (Siegel, Münzen, Museumsobjekte, Wandmalereien etc.) übertragbar ist.