본 논문은 데이터 부족 상황에서 합성 이미지의 출처를 밝히는 문제를 해결하기 위한 새로운 훈련 없는(training-free) one-shot 어트리뷰션(attribution) 방법을 제시합니다. 이미지 재합성을 기반으로 하며, 분석 대상 이미지를 설명하는 프롬프트를 생성하여 후보 소스를 사용하여 이미지를 재합성합니다. 재합성된 이미지가 원본 이미지와 가장 유사한 모델을 해당 이미지의 출처로 귀속시킵니다. 또한, 상업 및 오픈 소스 텍스트-투-이미지 생성기로 생성된 얼굴 이미지로 구성된 새로운 합성 이미지 어트리뷰션 데이터셋을 소개합니다.
