我知道柏林噪音是什么（我写了一些代码来生成它）。
我相信分形噪声是缩放和加和柏林噪声的，对吗？
我有时会在同一篇文章中看到湍流噪声和柏林噪声，但随后这篇文章只讨论了柏林噪声。它们之间的关系如何？
柏林噪声是一种通过散列坐标生成的梯度噪声，对应于随机值（即梯度）。 然后，此方法在梯度之间进行插值，以提供比值噪声更好的结果噪声，在值噪声中，您只需在每个哈希整数坐标的值之间进行插值。
当将一个像素缩放到一个整数坐标时，梯度和值噪声看起来与白噪声没有区别。当您引入八度音阶时，这种情况会发生变化。 您不只是在每个点生成梯度或值，而是缩放网格并将值求和几次（与您所说的完全一样）。 分形噪声是产生分形的任何噪声，八度噪声总和产生分形噪声。 这是因为八度音阶引入了自相似性和其他噪声分形所必需的效果。
虽然倍频程求和是迄今为止实现分形噪声的最流行的技术，但分形噪声本身与其他类型的噪声并不相互排斥。 例如，带有八度音阶的柏林噪声是梯度分形噪声。
湍流首先意味着两件事：
湍流噪声可以是分形噪声的附加修饰符，它采用输出的绝对值以创建谷并最终看起来像云湍流。 您也可以反转以创建脊。你最终会得到这样的图像：
http://www.neilblevins.com/cg_education/procedural_noise/perlin_turb_max.jpg
它还指另一种纹理的扭曲空间，例如此处在底部描述的内容。 从某种意义上说，你对图像来说是湍流。 此过程使用与 perlin 和其他方法相同的哈希索引。
您可以有梯度分形湍流噪声，但没有一个是相互排斥的。
我不确定什么是分形噪声，但柏林湍流是柏林噪声函数的分层，以提供更多细节和形状。
每一层称为一个八度，这些层相加。与前一层相比，每一层都有更细的晶格点密度。这意味着总体趋势由第一层、最宽的层决定，随后的层添加细节。
你提到了一篇关于噪声和湍流的文章，并说它只谈论噪声，我相信你指的是 http://paulbourke.net/texture_colour/perlin/但即使保罗·伯克一直使用"噪音"这个词，我的印象是这些例子描述了湍流。