AI生成画像のソースを特定することは、特にデータが限られた状況下では難しい課題です。本研究では、画像の再合成に基づくトレーニング不要のワンショット帰属手法を提案します。具体的には、分析対象の画像を説明するプロンプトを生成し、それを用いて候補となる全てのソースとともに画像を再合成します。最も元の画像に近い再合成を行ったモデルに画像を帰属させます。また、商業用およびオープンソースのテキストから画像を生成するツールからの顔画像で構成された新しいデータセットを導入します。このデータセットは、合成画像の帰属に対する挑戦的なフレームワークを提供し、新しいモデルの開発や、さまざまな生成アーキテクチャに対するその能力のテストに役立ちます。実験の結果、提案した再合成手法は、トレーニングやファインチューニングのためのサンプルがわずかな場合でも、既存の技術を上回ることが示されました。