在国内部署免费使用的Stable Diffusion模型，你可以遵循以下步骤：
环境准备：确保你的系统满足Stable Diffusion运行的基本要求，包括安装Python 3.8以上版本、CUDA 11.3+及对应的cuDNN库。此外，还需安装NVIDIA驱动、PyTorch（>=1.10）和torchvision。
安装显卡驱动：确认电脑已经安装最新版的显卡驱动程序。对于NVIDIA GeForce显卡，建议使用GeForce Experience工具进行安装。
获取Stable Diffusion代码与模型：通过Git克隆Stable Diffusion仓库，并下载预训练模型。你可以从Hugging Face或其他资源网站上获取模型文件。
配置Python虚拟环境（可选）：使用Anaconda或Miniconda来设置Python虚拟环境，这有助于管理和隔离不同的Python版本及其相关库。
安装依赖：根据Stable Diffusion的官方文档或README文件，安装必要的依赖项，并配置相关设置以匹配你的硬件和软件环境。
Docker容器技术：如果觉得直接安装配置复杂，可以使用Docker容器技术来方便部署。例如，使用AbdBarho维护的docker-compose，支持Nvidia显卡，可以简化部署过程。
放置模型文件：将下载的Stable Diffusion模型文件放入项目的models文件夹内。
启动命令行参数设置：根据你的硬件配置和需求，设置启动命令行参数。
运行WebUI：使用提供的脚本启动Stable Diffusion的Web用户界面，这通常是一个交互式的界面，允许你输入提示词并生成图像。
本地化和汉化：如果需要中文界面，可以安装WebUI的中文本地化包，或者直接复制翻译好的本地化模板到对应的目录下。
常见问题解决：在部署过程中，如果遇到问题，可以参考社区提供的教程和常见问题解析，或者加入相关的QQ群获取帮助。
请注意，部署Stable Diffusion模型可能需要一定的技术背景，尤其是对深度学习和Python编程有所了解。另外，确保在下载和使用模型时遵守相关的版权和使用协议。