要实现在不同模态下得到相同图像，可以通过以下步骤来解决：

1. 确定不同模态的数据集。例如，可以选择一个视觉模态（如RGB图像）和一个非视觉模态（如文本描述）的数据集。

2. 加载数据集。根据选择的数据集，加载相应的数据。对于图像数据，可以使用图像处理库（如OpenCV）加载和处理图像。对于文本数据，可以使用文本处理库（如NLTK）加载和处理文本。

3. 预处理数据。根据任务需求，对数据进行预处理。例如，对图像数据可以进行大小调整、灰度化、归一化等处理；对文本数据可以进行分词、去除停用词、向量化等处理。

4. 构建模型。根据任务需求，构建一个神经网络模型。可以使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）来构建模型。模型可以包括卷积神经网络（CNN）用于处理图像数据，循环神经网络（RNN）或Transformer用于处理文本数据。

5. 定义损失函数。根据任务需求，定义一个适当的损失函数。例如，对于图像生成任务，可以使用均方误差（MSE）作为损失函数。

6. 训练模型。使用训练数据集来训练模型。通过最小化损失函数来更新模型的参数。可以使用优化算法（如随机梯度下降）来进行参数更新。

7. 测试模型。使用测试数据集来评估模型的性能。计算预测结果与真实结果之间的误差。

以下是一个示例代码，实现了在不同模态下得到相同图像的任务：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model

# 加载和预处理图像数据
def load_and_preprocess_image(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    image = cv2.resize(image, (224, 224))
    image = image / 255.0
    return image

# 加载和预处理文本数据
def load_and_preprocess_text(text_path):
    with open(text_path, 'r') as f:
        text = f.read()
    # 进行文本处理，如分词、去除停用词等
    return text

# 构建模型
def build_model():
    image_input = Input(shape=(224, 224, 3))
    text_input = Input(shape=(100,))
    
    # 图像模态处理
    x_image = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(image_input)
    x_image = Flatten()(x_image)
    x_image = Dense(64, activation='relu')(x_image)
    
    # 文本模态处理
    x_text = Dense(64, activation='relu')(text_input)
    
    # 合并模态
    merged = tf.keras.layers.concatenate([x_image, x_text])
    output = Dense(10, activation='softmax')(merged)
    
    model = Model(inputs=[image_input, text_input], outputs=output)
    return model

# 加载数据
image_data = load_and_preprocess_image('image.jpg')
text_data = load_and_preprocess_text('text.txt')

# 构建模型
model = build_model()

# 定义损失函数和优化器
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit([image_data, text_data], labels, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict([image_data, text_data])

这个示例代码演示了如何加载和预处理图像和文本数据，并将它们输入到一个多模态的神经网络模型中进行训练和预测。具体的数据加载和处理的方式可以根据实际情况进行