전통적인 틀린그림찾기는 일러스트레이터가 그림을 두 벌 그려서 만듭니다. 손이 많이 가는 만큼 문제 수가 한정되고, 한 번 푼 문제는 답을 외워버리게 되죠. CatchHour는 이 과정을 생성형 AI로 바꿔서, 실제 사진으로 매번 새로운 문제를 만들어냅니다. 사진 한 장이 퍼즐이 되기까지의 과정을 소개합니다.
모든 문제의 재료는 직접 촬영하거나 이용자가 제출한 실제 사진입니다. 그림이 아닌 사진을 쓰는 이유는 정보량 때문입니다. 실제 거리, 진열장, 풍경 사진에는 수백 개의 사물과 질감이 담겨 있어서, 작은 변화를 숨길 자리가 무궁무진합니다. 제출된 사진은 게임에 적합한지 운영진이 먼저 확인합니다.
이미지 편집이 가능한 생성형 AI에게 사진을 주고 "자연스럽게 여러 군데를 바꿔 달라"고 요청합니다. AI는 간판의 글자를 바꾸고, 신호등 색을 바꾸고, 창문에 불을 켜고, 물건 하나를 슬쩍 없애는 식으로 한 장의 사진에 열 곳 안팎의 변화를 만들어냅니다. 사람이 포토샵으로 일일이 작업하면 수십 분 걸릴 일이 수십 초 만에 끝납니다.
재미있는 점은, 변화를 만든 AI도 "정확히 어디를 바꿨는지" 좌표로 알려주지는 않는다는 것입니다. 그래서 원본과 변형본을 픽셀 단위로 비교해 달라진 영역을 자동 감지하는 별도의 프로그램이 정답 후보의 위치와 크기를 계산합니다. 여기에 사람의 검수가 더해져, 애매한 변화를 걸러내고 정답 원의 위치를 다듬습니다.
한 사진에 심어둔 변화가 열 개라면, 게임은 그중 다섯 개를 무작위로 골라 출제합니다. 고르지 않은 변화는 화면에서 원본 상태로 되돌리기 때문에, 같은 사진이 나와도 정답 조합이 매번 달라집니다. 답을 외우는 대신 매번 새로 관찰해야 하는 이유입니다. 서로 가까이 붙어 있는 변화는 한 판에 하나만 나오도록 조정해서, 원 하나에 답이 두 개 겹치는 혼란도 방지합니다.
AI 덕분에 문제를 빠르게 만들 수 있지만, 좋은 퍼즐의 기준은 결국 사람의 눈입니다. "찾았을 때 기분 좋게 납득되는가", "너무 쉽거나 불가능하지는 않은가"를 계속 검수하며 출제 풀을 다듬고 있습니다. 새로운 사진과 변형은 꾸준히 추가되니, 새로운 소식에서 변화를 확인해 보세요.